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基于人类反馈的强化学习↔ 对应英文概念 RLHF
RLHF（基于人类反馈的强化学习）是一种AI训练技术：让人类对模型输出进行评分，再用这些评分来微调模型的行为，使其更有帮助、更安全，是ChatGPT等聊天机器人训练流程的核心环节。
「基于人类反馈的强化学习」是中文网络社区里真实在用的说法，不是字典式直译（RLHF缩写本身也常直接使用）。
例句
"模型拒绝回答不是硬性规则，而是RLHF训练出来的行为。"
来源 & 用法
该方法建立在TAMER等早期"从反馈中强化学习"研究之上，由Christiano等人于2017年在现代机器学习研究中正式提出并推广，随着GPT-2、GPT-3到ChatGPT时代训练流程的规模化，成为核心的AI训练术语。
常用于解释为什么模型会拒绝某些请求或表现得很"礼貌"。
首次出现
2017
巅峰时期
2022-2023 (Post-ChatGPT Mainstream AI-Training Vocabulary)
当前状态
主流俚语
MENTIONS OVER TIME
DOCUMENTED SINCE
2017
NOW
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