Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Geschrieben von Ralf Dodler am 11.05.2025.

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Was ist RLHF?

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein KI-Modell durch menschliches Feedback optimiert wird, um es besser mit menschlichen Präferenzen in Einklang zu bringen.

Diese Methode wurde besonders bekannt durch ihre Anwendung bei ChatGPT und anderen modernen Sprachmodellen, die dadurch lernen, hilfreichere, sicherere und nützlichere Antworten zu generieren.

Wie funktioniert RLHF?

RLHF besteht aus drei Hauptschritten, die aufeinander aufbauen:

Vortraining eines Sprachmodells: Zunächst wird ein Basismodell mit klassischen Vortrainingsmethoden trainiert.
Sammeln von Daten und Training eines Belohnungsmodells: Menschliche Bewerter bewerten oder vergleichen verschiedene Modellantworten. Mit diesen Bewertungsdaten wird ein Belohnungsmodell (Reward Model) trainiert, das lernt, die menschlichen Präferenzen vorherzusagen.
Feinabstimmung des Sprachmodells mit Reinforcement Learning: Das Belohnungsmodell wird verwendet, um das ursprüngliche Sprachmodell durch Reinforcement-Learning-Algorithmen wie Proximal Policy Optimization (PPO) zu optimieren.

Warum ist RLHF wichtig?

RLHF löst ein grundlegendes Problem bei KI-Systemen: Die Definition von „gutem“ Output ist oft subjektiv und kontextabhängig.

Während traditionelle Verlustfunktionen und Metriken wie BLEU oder ROUGE begrenzt sind, ermöglicht RLHF die direkte Optimierung eines Modells anhand menschlicher Wertvorstellungen und Präferenzen.

Wo wird RLHF eingesetzt?

RLHF findet Anwendung in verschiedenen Bereichen:

Chatbots und Sprachmodelle: ChatGPT und InstructGPT nutzen RLHF, um konversationelle Fähigkeiten zu verbessern
Robotik: Zum Erlernen komplexer Bewegungen, die schwer durch explizite Regeln zu definieren sind
Computerspiele: Für die Entwicklung von Spielbots, die menschenähnlicher agieren
Text-zu-Bild-Modelle: Zur Verbesserung der Bildgenerierung nach menschlichen Vorstellungen

Welche Herausforderungen gibt es bei RLHF?

RLHF steht vor einigen Herausforderungen:

Die Sammlung hochwertiger Präferenzdaten ist kostspielig
Wenn die Daten nicht sorgfältig von einer repräsentativen Stichprobe gesammelt werden, kann das resultierende Modell unerwünschte Verzerrungen aufweisen
Die Belohnungsfunktion kann „gehackt“ werden, wenn das Modell Wege findet, hohe Belohnungen zu erzielen, ohne die eigentlichen Ziele zu erfüllen

Wie hat RLHF die KI-Entwicklung beeinflusst?

RLHF hat einen Wendepunkt in der KI-Entwicklung markiert. Seit der Einführung bei InstructGPT und später ChatGPT hat diese Technik die Fähigkeit von Sprachmodellen, menschliche Anweisungen zu befolgen und nützliche, sichere Antworten zu generieren, erheblich verbessert. RLHF ermöglicht es, komplexe menschliche Werte wie Hilfreichkeit, Harmlosigkeit und Ehrlichkeit in KI-Systeme zu integrieren, was zuvor mit herkömmlichen Trainingsmethoden schwer zu erreichen war.

Häufige Fragen (FAQ)

Wer hat RLHF entwickelt?

RLHF wurde als allgemeiner Algorithmus zum Lernen aus praktischen Mengen menschlichen Feedbacks eingeführt und durch OpenAI bei InstructGPT populär gemacht.

Benötigt RLHF viele Trainingsdaten?

RLHF benötigt nicht unbedingt riesige Datenmengen, aber die Qualität der Präferenzdaten ist entscheidend für die Leistung des Modells.

Wie unterscheidet sich RLHF von überwachtem Lernen?

Beim überwachten Lernen werden korrekte Antworten vorgegeben, während RLHF Präferenzen zwischen verschiedenen Antworten nutzt und Reinforcement Learning einsetzt.

Kann RLHF auf andere KI-Systeme angewendet werden?

Ja, RLHF kann auf verschiedene KI-Systeme angewendet werden, nicht nur auf Sprachmodelle, sondern auch auf Robotik, Spielbots und andere Bereiche.

Wie wird die Belohnungsfunktion bei RLHF trainiert?

Die Belohnungsfunktion wird durch ein separates neuronales Netzwerk dargestellt, das darauf trainiert wird, menschliche Präferenzen zwischen verschiedenen Modellantworten vorherzusagen.