RLHF, yani Reinforcement Learning from Human Feedback (İnsan Geri Bildiriminden Pekiştirmeli Öğrenme), yapay zeka modellerini insan tercihleri doğrultusunda daha güvenli, doğru ve anlaşılır sonuçlar üretmesi için eğitme yöntemidir.
Bu yöntemde süreç genellikle şu şekilde işler:
- Model çıktıları insanlar tarafından değerlendirilir (hangisi daha iyi?).
- Bu geri bildirimler, bir ödül modeli oluşturmak için kullanılır.
- Ana model, bu ödül modeline göre pekiştirmeli öğrenme ile yeniden eğitilir.
RLHF, özellikle büyük dil modelleri (örneğin ChatGPT) gibi, açık uçlu ve yaratıcı çıktılar üreten sistemlerde modelin zararlı, tutarsız veya alakasız yanıtlar üretmesini engellemek için kullanılır. Kullanıcı deneyimini iyileştiren ve modelin etik çerçevede kalmasını sağlayan temel yaklaşımlardan biridir.
Haber, duyuru ve etkinlikler
Güncel bilgiler ve gelişmeleri buradan takip edebilirsiniz.
Agentic AI Gelişiminde Eğitim Verisinin Önemi ve Süreçleri
Yapay zeka sistemlerinin etkinliği, büyük ölçüde sahip oldukları eğitim verilerinin kalite...
Agentic AI: Geleceğin Otonom Yapay Zeka Sistemleri
Yapay zeka teknolojileri hızla gelişirken, "Agentic AI" kavramı giderek daha fazla gündeme...
Zoho, Yeni Ürünleriyle İş Dünyasında Fark Yaratıyor
Zoho, son zamanlarda iş dünyasında dijital dönüşümü hızlandırmak için bir dizi yenilikçi ü...
OnBase ile Temel Sözleşme Yönetimi
Sözleşme süreçlerinizi hızlandırmak ve yönetimi daha verimli hale getirmek mi istiyorsunuz...
Zoho Desk ile Müşteri Memnuniyetini Artırmanın Yolları
Müşteri destek süreçlerinizi daha verimli hale getirmek mi istiyorsunuz? Zoho Desk, işletm...
Data Market 2023 Bilişim 500 Araştırması Sunucu Kategorisinde Lider!
2023 yılına ait Bilişim 500 - İlk 500 Bilişim Şirketi Araştırması sonuçları açıklandı. Ara...