RLHF

El RLHF (Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana) es una técnica de entrenamiento utilizada para alinear los modelos de lenguaje con las preferencias, valores y expectativas de los usuarios humanos. Mediante este proceso, los modelos son ajustados para reducir sesgos, mejorar la utilidad de las respuestas y garantizar que el tono sea adecuado. En el ámbito del GEO, el RLHF es crucial porque define los criterios de 'calidad' que los motores generativos aplican al seleccionar qué fuentes citar. Si un sitio web produce contenido que se alinea con los estándares de utilidad y seguridad que los humanos han reforzado en el modelo, es más probable que dicho contenido sea priorizado en las respuestas generadas. Este proceso convierte a la calidad del contenido en una métrica técnica de visibilidad, ya que el modelo aprende a preferir fuentes que demuestran fiabilidad y rigor. Términos relacionados: LLM, Seguridad de la IA, Interpretabilidad.