Denna artikel undersöker fördelarna, nackdelarna och skillnaderna mellan förstärkningsinlärning från mänsklig återkoppling (RLHF) och förstärkningsinlärning från AI-återkoppling (RLAIF) i kontexten av finjustering av en stor språkmodell. RLHF har vanligtvis använts för att anpassa språkmodeller efter mänskliga preferenser genom att inkludera mänsklig feedback, medan RLAIF föreslår att man använder en AI-baserad metod för att ersätta mänsklig återkoppling. Studien fokuserar på resursanvändning, tidsåtgång och slutresultat genom att tillämpa dessa metoder på en språkmodell tränad inom området psykologi. Undersökningen jämför de två tillvägagångssätten baserat på deras förmåga att förbättra språkmodellen och anpassa den efter fördefinierade mänskliga preferenser. Ur ett samhälleligt och organisatoriskt perspektiv erbjuder RLAIF potentiella fördelar såsom ökad tids- och resurseffektivitet om det bevisas vara effektivt. Målet med denna forskning är att ge en omfattande förståelse för fördelarna, nackdelarna och skillnaderna mellan RLHF och RLAIF, så att de som är intresserade av att implementera någon av metoderna kan fatta informerade beslut baserade på sina mål och begränsningar. Utvärderingen beaktar resursanvändning och prestanda som uppnås genom att tillämpa dessa finjusteringsmetoder på en stor språkmodell. Undersökningen visade att användningen av AI-återkoppling i förstärkningsinlärning överträffade – dock utan statistisk signifikans – mänsklig återkoppling och gav bevis för att RLAIF är ett effektivt alternativ till RLHF. Genom att belysa dessa finjusteringsmetoder och deras effektivitetsparametrar bidrar denna forskning till den pågående utforskningen av optimala tillvägagångssätt för att förbättra stora språkmodeller och anpassa dem efter mänskliga preferenser.

This paper investigates the pros, cons, and distinctions between Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) and Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) in the context of fine-tuning a large language model. RLHF has been commonly used to align language models with human preferences by incorporating human annotations, while RLAIF proposes using an AI-based approach to replace human feedback. The study focuses on resource utilization, time efficiency, and final results by applying these methods to a language model trained on psychology-related prompts. The research compares the two approaches based on their ability to improve the language model and align it with predefined human preferences. From a societal and organizational standpoint, RLAIF offers potential benefits such as increased time and resource efficiency if proven effective. The goal of this research is to provide a comprehensive understanding of the advantages, disadvantages, and distinctions between RLHF and RLAIF, anyone interested in implementing either method to make informed decisions based on their goals and constraints. The evaluation considers resource utilization and performance achieved by applying these fine-tuning methods to a large language model. The research found that the usage of AI feedback in reinforcement learning received a higher average score - albeit not statistically significant - than human feedback. This points towards RLAIF being an effective alternative to RLHF. By shedding light on these fine-tuning methods and their efficiency parameters, this research contributes to the ongoing exploration of optimal approaches for improving large language models and aligning them with human preferences.