Machine learningDeep learning / NLP / CV

Finomhangolt megerősítéses tanulás

A finomhangolt megerősítéses tanulás (Fine-Tuned Reinforcement Learning) egy előképzett politikai vagy modell adaptálását végzi el egy új feladatra vagy viselkedési célra, megerősítési jelzések – beleértve az emberi visszajelzést is – felhasználásával, ahelyett, hogy a nulláról indítaná az újratanítást. Az RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) által népszerűsített technika az alapvető eljárás a nagy nyelvi modellek igazítása mögött, és a mély megerősítéses tanulási (Deep RL) ügynökök specializált környezetekhez való adaptálásában, minimális további adattal.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  1. Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Schulman, J., Hilton, J., Kelton, F., Miller, L., Simens, M., Askell, A., Welinder, P., Christiano, P., Leike, J., & Lowe, R. (2022). Training language models to follow instructions with human feedback. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 27730–27744. link
  2. Christiano, P., Leike, J., Brown, T. B., Martic, M., Legg, S., & Amodei, D. (2017). Deep reinforcement learning from human preferences. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Reinforcement Learning (Policy Adaptation via Fine-Tuning). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/deep-learning/fine-tuned-reinforcement-learning

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateFine-Tuned Reinforcement Learning (Fine-Tuned Reinforcement Learning (Policy Adaptation via Fine-Tuning)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/fine-tuned-reinforcement-learning · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026