RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain)
La méthode dominante pour aligner les LLMs sur les préférences humaines. Les humains évaluent les sorties du modèle, et le modèle est entraîné à préférer les réponses mieux notées. Peut conduire au Mode Collapse car les réponses « typiques » sont systématiquement préférées.
Deep Dive: RLHF (Apprentissage par Renforcement à partir de Feedback Humain)
La méthode dominante pour aligner les LLMs sur les préférences humaines. Les humains évaluent les sorties du modèle, et le modèle est entraîné à préférer les réponses mieux notées. Peut conduire au Mode Collapse car les réponses « typiques » sont systématiquement préférées.
Business Value & ROI
Why it matters for 2026
RLHF est la raison pour laquelle des modèles comme ChatGPT et Claude deviennent utiles et sûrs. Comprendre ses mécanismes aide à prédire le comportement du modèle et contourner ses limitations.
Context Take
"RLHF est puissant mais imparfait. Nous aidons les clients à comprendre où les comportements induits par RLHF aident ou nuisent – et comment contourner les limitations par le prompting."
Implementation Details
- Tech Stackopenaianthropicpython
- Production-Ready Guardrails