English:

Reinforcement Learning in Machine Learning and Large Language Model Training Pipeline

1. Reinforcement Learning in Machine Learning

Reinforcement Learning (RL) is a learning paradigm in machine learning (ML) where an agent learns to make decisions by interacting with an environment. The agent receives rewards or penalties based on its actions, and its goal is to maximize cumulative rewards over time.

🔹 Key components of RL:

• Agent: The entity making decisions.
• Environment: The system the agent interacts with.
• State: The current condition of the environment.
• Action: The decision made by the agent.
• Reward: Feedback received for taking an action.
• Policy: The strategy guiding the agent's decisions.
• Value Function: Estimates long-term rewards of states/actions.

🔹 Common RL Algorithms:

• Q-learning (value-based)
• Policy Gradient Methods (policy-based)
• Actor-Critic (combining both value and policy-based)
• Deep Q-Networks (DQN) (using deep learning in RL)

2. Reinforcement Learning in Large Language Model (LLM) Training

In LLM training, RL is particularly important in fine-tuning models to align them with human preferences and ethical guidelines. This is commonly referred to as Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).

🔹 How RL is used in LLM Training?

1. Pretraining: The model is trained on large text datasets using supervised learning or self-supervised learning.
2. Supervised Fine-tuning: The model is refined using human-labeled datasets.
3. Reward Model Training: Human annotators rank different model responses, and a reward model is trained to predict human preferences.
4. Reinforcement Learning (RLHF):
   • The LLM generates multiple responses for a prompt.
   • The reward model assigns scores to responses.
   • The model is updated using Proximal Policy Optimization (PPO) to maximize rewards.

🔹 Why RLHF is Important in LLMs?
✅ Helps align AI responses with human values.
✅ Reduces bias, hallucinations, and toxic outputs.
✅ Improves coherence, helpfulness, and safety of the model.

3. Summary

Reinforcement Learning (RL) is a critical component in machine learning for decision-making under uncertainty. In LLM training, RL—especially RLHF—helps refine model behavior based on human feedback, ensuring better alignment with user expectations.

Tiếng Việt:

Học Tăng Cường (Reinforcement Learning) trong Máy Học và Quá Trình Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

1. Học Tăng Cường trong Máy Học

Học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) là một phương pháp học trong máy học (ML), nơi một tác tử (agent) học cách đưa ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường. Tác tử nhận được phần thưởng (reward) hoặc hình phạt (penalty) dựa trên hành động của nó, với mục tiêu tối đa hóa tổng phần thưởng theo thời gian.

🔹 Các thành phần chính của RL:

• Tác tử (Agent): Thực thể đưa ra quyết định.
• Môi trường (Environment): Hệ thống mà tác tử tương tác.
• Trạng thái (State): Điều kiện hiện tại của môi trường.
• Hành động (Action): Quyết định mà tác tử thực hiện.
• Phần thưởng (Reward): Phản hồi nhận được sau khi thực hiện hành động.
• Chính sách (Policy): Chiến lược hướng dẫn tác tử ra quyết định.
• Hàm giá trị (Value Function): Ước tính phần thưởng dài hạn của các trạng thái/hành động.

🔹 Các thuật toán RL phổ biến:

• Q-learning (dựa trên giá trị)
• Policy Gradient Methods (dựa trên chính sách)
• Actor-Critic (kết hợp cả giá trị và chính sách)
• Deep Q-Networks (DQN) (ứng dụng học sâu trong RL)

2. Học Tăng Cường trong Quá Trình Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)

Trong huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), RL đóng vai trò quan trọng trong việc tinh chỉnh mô hình để phù hợp với sở thích và tiêu chuẩn đạo đức của con người. Phương pháp này thường được gọi là Học Tăng Cường từ Phản Hồi của Con Người (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF).

🔹 RL được sử dụng như thế nào trong huấn luyện LLM?

1. Huấn luyện sơ cấp (Pretraining): Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản lớn bằng học có giám sát (supervised learning) hoặc học tự giám sát (self-supervised learning).
2. Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-tuning): Mô hình được cải thiện bằng dữ liệu được gán nhãn bởi con người.
3. Huấn luyện mô hình phần thưởng (Reward Model Training):
   • Các nhà chú thích xếp hạng các phản hồi khác nhau của mô hình.
   • Một mô hình phần thưởng được huấn luyện để dự đoán sự ưu tiên của con người.
4. Học tăng cường (RLHF):
   • Mô hình sinh nhiều phản hồi khác nhau cho một lời nhắc.
   • Mô hình phần thưởng đánh giá các phản hồi.
   • Mô hình được cập nhật bằng Tối ưu hóa Chính sách Tiệm cận (Proximal Policy Optimization - PPO) để tối đa hóa điểm phần thưởng.

🔹 Tại sao RLHF quan trọng đối với LLM?
✅ Giúp mô hình trả lời phù hợp với giá trị của con người.
✅ Giảm thiên kiến (bias), thông tin sai lệch (hallucination) và nội dung độc hại.
✅ Cải thiện độ mạch lạc, hữu ích và an toàn của mô hình.

3. Tóm Tắt

Học tăng cường (RL) là một thành phần quan trọng trong máy học, giúp các hệ thống ra quyết định trong môi trường không chắc chắn. Trong huấn luyện LLM, RL—đặc biệt là RLHF—giúp tinh chỉnh mô hình dựa trên phản hồi của con người, đảm bảo mô hình hoạt động theo đúng kỳ vọng của người dùng.