AI 语言大模型关键技术AI 语言大模型关键技术主要涉及基于人类反馈强化学习、指令微调、模型提示等相关技术。 （1） 基于人类反馈强化学习基于人类反馈强化学习(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)，是指将人类标注者引入到大模型的学习过程中，训练与人类偏好对齐的奖励模型，进而有效指导语言大模型的训练，使得模型能够更好地遵循用户意图，生成符合用户偏好的内容。基于人类反馈强化学习具体包括以下几个步骤：1）训练监督策略模型：使用监督学习或无监督学习的方法，对一个预训练的语言模型进行训练，通过给予特定奖励或惩罚引导 AI 模型的行为，使其能够根据给定的输入预测输出或行为。2）训练奖励模型：让标记员参与提供有关模型输出结果的反馈，对模型生成的多个输出或行为的质量或正确性进行排名或评分，这些反馈被转换为奖励信号，用于后续的强化学习过程。3）采用近端策略优化进行强化学习：先通过监督学习策略生成近端策略优化（PPO）模型，经过奖励机制反馈最优结果后，再将结果用于优化和迭代 PPO模型参数。具体而言，在 PPO 模型训练过程中，智能系统通过尝试不同的行为，并根据每个行为获得的奖励来评估其质量，智能系统逐步改进行为策略。