Que signifie "Récompenses Basées sur des Règles"?
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Les Récompenses Basées sur des Règles (RBR) sont une méthode pour améliorer le comportement des modèles de langue, surtout en ce qui concerne la sécurité et le respect des préférences humaines. Cette approche se concentre sur l'utilisation de règles claires sur ce qui est un bon ou un mauvais comportement pour les modèles.
Comment Ça Marche
Au lieu de se fier uniquement aux retours humains, RBR combine des règles avec un modèle de langue qui peut évaluer les réponses. Ces règles aident à guider le modèle sur comment répondre correctement. Par exemple, si une réponse doit refuser de répondre sans être jugeante, les règles précisent comment faire ça correctement.
Pourquoi C'est Important
RBR est important parce que ça aide les modèles de langue à répondre de manière utile et sécurisée. En utilisant un petit nombre de données humaines avec des règles, ces modèles peuvent être entraînés plus efficacement. Cette méthode permet des mises à jour et ajustements plus rapides selon comment les gens utilisent les modèles, ce qui mène à de meilleures réponses au fil du temps.
Résultats
Des tests montrent que l'utilisation de RBR mène à des réponses plus précises et sûres de la part des modèles de langue par rapport aux anciennes méthodes. Cette amélioration aide à garantir que les modèles ne sont pas seulement intelligents mais aussi gentils et respectueux dans leurs interactions.