--- title: "Reinforcement learning from human feedback (RLHF) (TH)" source: "https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)" language: "th" categories: - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 6299 wiki_created_at: 2026-09-07T00:02:00Z wiki_modified_at: 2026-09-07T00:02:00Z downloaded_at: 2026-09-07T23:13:13Z --- # Reinforcement learning from human feedback (RLHF) (TH) **การเรียนรู้เสริมแรงจากข้อมูลป้อนกลับของมนุษย์** (**Reinforcement Learning from Human Feedback**, **RLHF**) — คือวิธีการของ Machine Learning ที่เริ่มต้นด้วยการฝึก «โมเดลรางวัล» (*reward model*) พิเศษโดยอาศัยข้อมูลป้อนกลับจากมนุษย์ จากนั้นนำโมเดลดังกล่าวไปใช้ในกระบวนการ Reinforcement Learning (RL) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพฤติกรรมของตัวแทนอัจฉริยะ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ibm_rlhf-1) RLHF ช่วยให้สามารถกำหนดเป้าหมายที่ซับซ้อนหรือยากต่อการนิยาม (เช่น คำตอบที่ «มีประโยชน์» «ปลอดภัย» หรือ «น่าขบขัน») ให้อยู่ในรูปแบบที่เป็นทางการผ่านการประเมินของมนุษย์ แทนที่จะกำหนดฟังก์ชันรางวัลที่ซับซ้อนด้วยตนเอง RLHF ช่วยให้ฝึก reward model ได้โดยตรงจากความชื่นชอบของมนุษย์ แนวทางนี้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับ «การจัดแนว» (*alignment*) ของ LLM ขนาดใหญ่ นั่นคือการปรับพฤติกรรมให้สอดคล้องกับค่านิยมและเจตนารมณ์ของมนุษย์[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-wiki_rlhf-2) ## การพัฒนาวิธีการและความสำเร็จในช่วงแรก แนวคิดการฝึกตัวแทนโดยใช้ข้อมูลป้อนกลับจากมนุษย์เริ่มต้นขึ้นในช่วงทศวรรษ 2010 หนึ่งในผลงานสำคัญแรกๆ คืองานวิจัยของ Paul Christiano และเพื่อนร่วมงานจาก OpenAI และ DeepMind ในปี 2017 พวกเขาแสดงให้เห็นว่าความชื่นชอบของมนุษย์สามารถทดแทนฟังก์ชันรางวัลที่กำหนดเองในงาน RL ที่ซับซ้อนได้ ในการทดลองของพวกเขา มนุษย์จะดูส่วนย่อยของพฤติกรรมของตัวแทน (เช่น ในเกม Atari) และเลือกตัวเลือกที่ต้องการมากกว่า จากนั้นจึงฝึก reward model บนพื้นฐานการเปรียบเทียบแบบคู่เหล่านี้ ทำให้สามารถแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหลายอย่างได้สำเร็จโดยรับข้อมูลป้อนกลับน้อยกว่า 1% ของการกระทำทั้งหมดของตัวแทน[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-christiano_2017-3) ในปีต่อๆ มา วิธีการนี้ถูกนำมาใช้ฝึกโมเดลภาษา ในปี 2020 นักวิจัยจาก OpenAI ได้นำ RLHF มาใช้กับงานสรุปความเป็นครั้งแรก พวกเขาฝึก reward model ที่ทำนายว่ามนุษย์จะชอบบทสรุปใด และใช้ RL ในการ fine-tuning โมเดลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้คะแนนนั้น ผลลัพธ์แสดงให้เห็นคุณภาพการสรุปความที่สูงกว่าอย่างมีนัยสำคัญ แม้กระทั่งเหนือกว่าโมเดลที่ฝึกบนตัวอย่างอ้างอิงที่เขียนโดยมนุษย์[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-stiennon_2020-4) ## RLHF ใน LLM ขนาดใหญ่ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการนำ RLHF มาใช้เพื่อปรับปรุงคำตอบในแง่ของความเป็นประโยชน์ ความแม่นยำ และการปฏิบัติตามคำสั่ง ### InstructGPT และ ChatGPT หนึ่งในก้าวสำคัญคืองานวิจัยของ OpenAI ที่นำเสนอโมเดล **InstructGPT** (2022) ซึ่งเป็นเวอร์ชันของ GPT-3 ที่ผ่านการ fine-tuning โดยมีมนุษย์เข้าร่วม[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ouyang_2022-5) วิธีการประกอบด้วยสามขั้นตอน: 1. **Supervised Fine-Tuning (SFT)**: โมเดลถูก fine-tuning บนชุดการสาธิตคุณภาพสูงขนาดเล็ก โดยผู้ประเมินมนุษย์เขียนตัวอย่างคำตอบที่ต้องการสำหรับคำขอต่างๆ ด้วยตนเอง 2. **การฝึก Reward Model**: สร้างคำตอบหลายชุดจากโมเดลสำหรับคำขอต่างๆ ผู้ประเมินมนุษย์จะจัดอันดับคำตอบเหล่านั้นจากดีที่สุดไปยังแย่ที่สุด จากนั้นจึงฝึก reward model บนข้อมูลความชื่นชอบเหล่านี้ โดยเรียนรู้ที่จะให้คะแนนสูงกว่าแก่คำตอบที่มนุษย์ชื่นชอบ 3. **การปรับแต่งด้วย RL**: โมเดลภาษาต้นฉบับถูก fine-tuning ด้วยอัลกอริทึม Proximal Policy Optimization (PPO) เพื่อเพิ่มคะแนนที่ reward model ให้ ในระหว่างการปรับแต่ง ยังมีการกำหนดบทลงโทษสำหรับการเบี่ยงเบนจาก SFT model ต้นฉบับมากเกินไป เพื่อป้องกันการเสื่อมถอยของความสามารถทางภาษา การทดสอบแสดงให้เห็นว่าแม้แต่โมเดล InstructGPT ขนาดค่อนข้างเล็ก (1.3 พันล้านพารามิเตอร์) ก็ยังมีประโยชน์เหนือกว่าโมเดล GPT-3 ขนาดมหึมา (175 พันล้านพารามิเตอร์) นอกจากนี้ โมเดล InstructGPT ยังสร้างเนื้อหาที่เป็นพิษ มีอคติ หรือไม่น่าเชื่อถือน้อยลงอย่างมีนัยสำคัญ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ouyang_2022-5) การพัฒนาต่อจากแนวทางนี้นำไปสู่การสร้างโมเดลสนทนา ซึ่งที่รู้จักกันดีที่สุดคือ **ChatGPT** (OpenAI, ปลายปี 2022) ChatGPT คือโมเดลในซีรีส์ GPT-3.5 ที่ผ่านการ fine-tuning เป็นพิเศษสำหรับการสนทนาโดยใช้ RLHF ตามวิธีการที่คล้ายคลึงกัน[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-chatgpt_intro-6) ### การนำไปใช้ในอุตสาหกรรม วิธีการ RLHF ได้รับการนำไปใช้โดยองค์กรชั้นนำอื่นๆ เช่นกัน DeepMind พัฒนาตัวแทนสนทนา **Sparrow** (2022) ซึ่งได้รับการฝึกด้วย RLHF พร้อมเพิ่มชุดกฎในภาษาธรรมชาติ (เช่น «ไม่ให้คำแนะนำที่เป็นอันตราย»)[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-glaese_2022-7) บริษัท Anthropic ก็ใช้หลักการที่คล้ายคลึงกันในการฝึกโมเดลของตนเช่นกัน ภายในปี 2023 RLHF กลายเป็นส่วนประกอบมาตรฐานโดยพฤตินัยในการสร้างโมเดลภาษาที่ล้ำหน้าที่สุด[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ibm_rlhf-1) ## ข้อดีของการใช้ RLHF - **ความสอดคล้องกับเจตนารมณ์ของผู้ใช้**: โมเดลที่ผ่านการ fine-tuning ด้วย RLHF ปฏิบัติตามคำสั่งได้ดีกว่าอย่างมีนัยสำคัญและให้คำตอบที่เกี่ยวข้องและเป็นประโยชน์มากขึ้น[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ouyang_2022-5) - **การลดความเป็นพิษและเนื้อหาที่เป็นอันตราย**: การนำมนุษย์เข้าสู่วงจรการฝึกช่วยให้สามารถลงโทษรูปแบบคำตอบที่ไม่ต้องการได้อย่างชัดเจน ส่งผลให้โมเดล RLHF สร้างเนื้อหาที่เป็นพิษและมีอคติน้อยลงมาก[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ouyang_2022-5) - **การปรับปรุงความน่าเชื่อถือและการลด «การสร้างเนื้อหาเท็จ»**: ผู้ประเมินสามารถลดคะแนนคำตอบที่มีข้อเท็จจริงที่ประดิษฐ์ขึ้น กระตุ้นให้โมเดลมีความแม่นยำมากขึ้น โมเดล InstructGPT และ ChatGPT «สร้างเนื้อหาเท็จ» น้อยกว่ารุ่นก่อนหน้า[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-ouyang_2022-5) - **ประสิทธิภาพการฝึก**: RLHF ช่วยให้ปรับปรุงโมเดลได้โดยไม่ต้องเพิ่มชุดข้อมูลการฝึกอย่างเป็นสัดส่วน สิ่งที่จำเป็นไม่ใช่ข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่คือการประเมินความชื่นชอบที่มีคุณภาพ ## ข้อจำกัดและปัญหา แม้จะประสบความสำเร็จ วิธีการ RLHF ก็มีข้อจำกัดและปัญหาที่ยังเปิดอยู่หลายประการ - **คุณภาพและต้นทุนการรวบรวมข้อมูลจากมนุษย์**: ประสิทธิผลของ RLHF ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูลป้อนกลับโดยตรง การรวบรวม dataset ดังกล่าวเป็นกระบวนการที่ต้องใช้แรงงานมากและมีค่าใช้จ่ายสูง นอกจากนี้ หากกลุ่มผู้ประเมินหรือเกณฑ์ของพวกเขามีอคติ โมเดลอาจรับเอาความลำเอียงนั้นมาด้วย[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-wiki_rlhf-2) - **ความเสี่ยงของ «การปรับตัวตามรางวัล»** (*Reward Hacking*): โมเดลที่ถูกปรับแต่งให้เหมาะสมกับฟังก์ชันรางวัลเฉพาะอาจเริ่มปรับตัวตามฟังก์ชันนั้นโดยเฉพาะ แทนที่จะมุ่งสู่เป้าหมายที่แท้จริง ตัวอย่างเช่น โมเดลอาจเรียนรู้ที่จะให้คำตอบที่ยาวที่สุดเท่าที่เป็นไปได้หากผู้ประเมินให้ความสำคัญกับความยาว หรือหลีกเลี่ยงการยืนยันหากถูกลงโทษสำหรับความไม่แม่นยำ - **ขาดการรับประกันความจริง**: RLHF ไม่ได้นำความรู้ข้อเท็จจริงใหม่เข้าสู่โมเดล แต่เพียงสอนรูปแบบคำตอบที่มนุษย์ชื่นชอบ ดังนั้นปัญหาการสร้างเนื้อหาเท็จจึงยังไม่ได้รับการแก้ไขอย่างสมบูรณ์ โมเดลอาจเรียนรู้ที่จะซ่อนความไม่แน่ใจได้ดีขึ้น แต่ไม่สามารถตรวจสอบข้อเท็จจริงได้เสมอไป[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-chatgpt_intro-6) - **การปรับขนาดความชื่นชอบ**: คำถามเกี่ยวกับการถ่ายโอน reward model ไปยังงานอื่นๆ ก็เป็นที่กังวลเช่นกัน โมเดลที่ฝึกบนความชื่นชอบสำหรับชุดคำขอหนึ่งอาจทำงานในลักษณะที่คาดเดาไม่ได้เมื่อเผชิญกับงานที่มีรูปแบบหรือหัวข้อใหม่ ## บทสรุป RLHF ได้รับการยืนยันว่าเป็นวิธีการสำคัญในการ «จัดแนว» LLM ขนาดใหญ่ให้สอดคล้องกับความเข้าใจของมนุษย์เกี่ยวกับคำตอบที่ดี วิธีการนี้ช่วยให้คุณภาพของการโต้ตอบกับผู้ช่วย AI ดีขึ้นอย่างเห็นได้ชัด ทำให้คำตอบมีประโยชน์และปลอดภัยมากขึ้น RLHF ได้รับการพิจารณาว่าเป็นเครื่องมือสำคัญบนเส้นทางสู่การสร้างโมเดลที่ไม่เพียงแต่สร้างข้อความที่น่าเชื่อถือ แต่ยังคำนึงถึงค่านิยม ความชื่นชอบ และเจตนารมณ์ของมนุษย์ในกระบวนการสื่อสารด้วย[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_note-openai_aligning-8) ## ลิงก์ - บทความของ OpenAI เกี่ยวกับการ fine-tuning โมเดลให้ปฏิบัติตามคำสั่ง - ภาพรวม RLHF จาก IBM ## วรรณกรรม - Christiano, P. et al. (2017). *Deep Reinforcement Learning from Human Preferences*. arXiv:1706.03741. - Stiennon, N. et al. (2020). *Learning to Summarize from Human Feedback*. arXiv:2009.01325. - Nakano, R. et al. (2021). *WebGPT: Browser-Assisted Question-Answering with Human Feedback*. arXiv:2112.09332. - Ouyang, L. et al. (2022). *Training Language Models to Follow Instructions with Human Feedback*. arXiv:2203.02155. - Glaese, A. et al. (2022). *Improving Alignment of Dialogue Agents via Targeted Human Judgements*. arXiv:2209.14375. - Bai, Y. et al. (2022). *Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback*. arXiv:2212.08073. - Lee, H. et al. (2023). *RLAIF vs. RLHF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback*. arXiv:2309.00267. - Liu, T. et al. (2023). *A Survey of Reinforcement Learning from Human Feedback*. arXiv:2312.14925. - Zhang, Y. et al. (2024). *A Survey on Human Preference Learning for Large Language Models*. arXiv:2406.11191. - Li, P. et al. (2024). *Advancing Translation Preference Modeling with RLHF*. arXiv:2402.11525. - McAleese, N. et al. (2024). *LLM Critics Help Catch LLM Bugs*. arXiv:2407.00215. ## หมายเหตุ 1. ↑ [1.0](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ibm_rlhf_1-0) [1.1](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ibm_rlhf_1-1) «What Is Reinforcement Learning From Human Feedback (RLHF)?». *IBM*. [1] 2. ↑ [2.0](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-wiki_rlhf_2-0) [2.1](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-wiki_rlhf_2-1) «Reinforcement learning from human feedback». In *Wikipedia*. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-christiano_2017_3-0) Christiano, P. et al. «Deep reinforcement learning from human preferences». *arXiv:1706.03741*, 2017. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-stiennon_2020_4-0) Stiennon, N. et al. «Learning to summarize from human feedback». *arXiv:2009.01325*, 2020. [4] 5. ↑ [5.0](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ouyang_2022_5-0) [5.1](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ouyang_2022_5-1) [5.2](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ouyang_2022_5-2) [5.3](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ouyang_2022_5-3) [5.4](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-ouyang_2022_5-4) Ouyang, L. et al. «Training language models to follow instructions with human feedback». *arXiv:2203.02155*, 2022. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-chatgpt_intro_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-chatgpt_intro_6-1) «Introducing ChatGPT». *OpenAI*, 2022. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-glaese_2022_7-0) Glaese, A. et al. «Improving alignment of dialogue agents via targeted human judgements». *arXiv:2209.14375*, 2022. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/int/Reinforcement_learning_from_human_feedback_(RLHF)_(TH)#cite_ref-openai_aligning_8-0) «Aligning language models to follow instructions». *OpenAI*. [8]