RLHFは、強化学習と人間からのフィードバックを組み合わせた手法で、大規模言語モデルなどのAIの性能を向上させるために非常に重要です。

これは、モデルの出力を単に訓練データに合わせるだけでなく、人間の好みや価値観に沿ったものにするプロセスです。RLHFは主に三つのステップで構成されます。

まず、事前学習済みモデルが用意されます。これは、大量のテキストデータで訓練された基本的なAIモデルです。

次に、このモデルの様々な出力例に対し、人間が「どちらの出力が良いか」といった形で評価（フィードバック）を与えます。この人間の評価データを用いて、報酬モデルと呼ばれる別のモデルが訓練されます。この報酬モデルは、AIの出力がどれだけ人間の好みに合っているかを数値（報酬）として予測する役割を担います。

最後に、この報酬モデルの予測する報酬を最大化するように、強化学習（RL）を用いて元のAIモデル（ポリシーモデル）を微調整します。具体的には、AIがより人間が好む出力を生成するように学習が進められます。これにより、モデルは単に事実として正しいだけでなく、より協力的、無害で、目的に沿った応答を生成できるようになります。

RLHFは、AIが複雑な指示に従い、より自然で意図を汲んだ対話を行う能力を劇的に高めるために不可欠な技術であり、現代の高性能なチャットボットや対話AIの基盤となっています。これは、AI開発における安全性の向上とアライメント（人間との価値観の整合）を達成するための中心的な手法です。