人类反馈强化学习是一种通过人类偏好数据来优化语言模型行为的训练方法。人类反馈强化学习的过程首先训练一个奖励模型来预测人类对模型输出的偏好评分，然后使用强化学习算法优化语言模型以最大化奖励分数。通俗来说，就是设计一个人类认知偏好的奖励模型，用这个奖励模型来给基础模型提供反馈，进而优化基础模型性能的一种训练方法。RLHF能够使模型输出更加符合人类价值观和使用期望，提高响应的有用性、安全性和诚实性。
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