★
メニュー
ホーム 構築の仕組み ウォッチリスト スタック
ハードウェア チップチップを比較する サーバー・システムネットワーク メモリファウンドリーとパッケージング 冷却
施設 データセンター電力 プロジェクトクラウド・GPU コンピューティング
インテリジェンス AIモデルソフトウェア AI製品ベンチマーク 研究論文データセット一覧 概念一覧
エコシステム 企業一覧株式 人物タイムライン トレンドAIの未来
学ぶ ニュース データに質問する AIエージェント
概要 サイトについて 調査手法 データ&API 免責事項
オプション
データ&API

サイトのキャッシュデータへの無料読み取り専用JSONアクセス。

ダークモード

ガイドビュー
チップ、データセンター、モデルの専門用語に不慣れな方へ:閲覧しながら重要な用語をわかりやすく解説します。同じデータを、ヘルプ付きでご利用いただけます。

エキスパートビュー
あなたはすでに全体像を把握している。データだけをお届けします。クリーンで、速く、コンパクトに。余分な説明は不要。これがデフォルト表示です。

表示言語
‹ 戻る
ホーム › 概念一覧 › RLHF

RLHF

概念 学習・推論

Reinforcement learning from human feedback — the technique behind ChatGPT's manners.

これはコンセプト解説のレコードです。この用語をわかりやすく説明し、関連するレコードをまとめています。

RLHF trains a reward model from human preference comparisons, then optimizes the language model against it. Introduced at scale by InstructGPT (2022), it is why assistants follow instructions and refuse harm — and its quirks (sycophancy, reward hacking) drive research into alternatives like constitutional AI and direct preference optimization.

スタック全体とのつながり

このレコードのリンク一覧 — グループをクリックするとジャンプします。

出典

InstructGPT paper ↗

レコードのレビュー時点: 2026-01-15 — 表示 調査手法.