强化学习是机器学习的一个分支，专注于通过获得奖励或惩罚形式的反馈来进行试错学习。然而，在许多现实场景中，设计准确反映代理行为的目标的奖励函数可能会很具挑战性。这就是基于人类反馈的强化学习（RLHF）发挥作用的地方。 RLHF 涉及将人类反馈纳入学习过程，以指导代理的学习并提高其性能。