Libro explica RLHF: guía para IA con retroalimentación humana

Nathan Lambert ha publicado un libro introductorio sobre RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), una técnica crucial para el desarrollo y despliegue de sistemas de aprendizaje automático, especialmente modelos de lenguaje. El libro está dirigido a personas con conocimientos cuantitativos y cubre desde los orígenes de RLHF hasta temas avanzados como la generación de datos sintéticos y la evaluación. Se centra en las etapas de optimización, incluyendo el ajuste de instrucciones, el entrenamiento de modelos de recompensa y el muestreo de rechazo.

La obra ha sido actualizada varias veces, incluyendo una reorganización importante en enero de 2026 y se está trabajando en una segunda versión basada en comentarios de editores. El autor agradece la colaboración de varias personas, incluyendo a Costa Huang y Claude, así como a los contribuyentes de GitHub.