Effizientes Lernen aus menschlichem Feedback: Bayesianische Präferenzinferenz
Ein neues Forschungsprojekt auf arXiv präsentiert einen hybriden Ansatz, der die Skalierbarkeit von Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) mit der hohen Sample‑Effizienz von Preference‑Based Optimization (PBO) kombiniert. Durch die Integration eines akquisitionsgesteuerten Moduls in den RLHF‑Workflow können menschliche Präferenzen aktiv und gezielt abgefragt werden, wodurch weniger Daten benötigt werden, um die gleichen oder bessere Ergebnisse zu erzielen.
