→ مسرد التكنولوجيا الماليةالذكاء الاصطناعي

التعلم التعزيزي من التغذية الراجعة البشرية (RLHF)

RLHF

التعلم التعزيزي من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) هو تقنية تعلم آلي تضبط نماذج الذكاء الاصطناعي باستخدام التفضيلات البشرية لمواءمة مخرجات النموذج مع القيم والتفضيلات والتوقعات البشرية. تتضمن عملية RLHF تدريب نموذج مكافأة بناء على مقارنات بشرية لمخرجات النموذج، ثم استخدام التعلم التعزيزي لتحسين نموذج اللغة.

في الخدمات المالية

RLHF مهم بشكل خاص لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المالي حيث الدقة والامتثال والسلوك المناسب أمور بالغة الأهمية. يمكن استخدام RLHF لتدريب النماذج على تجنب تقديم نصائح مالية خارج نطاق اختصاصها.

مثال واقعي

مؤسسة مالية تضبط نموذج لغة لتطبيق استشارات استثمارية باستخدام RLHF. تجمع المؤسسة 50,000 مقارنة تفضيلات بشرية من المستشارين الماليين.

لماذا يهم في التمويل

RLHF هي تقنية أساسية لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي المنشورة في الخدمات المالية تتصرف بشكل مناسب. تعتمد جودة تدريب RLHF على جودة بيانات التغذية الراجعة البشرية.