随着人工智能（AI）时代的到来，语言学习模型（LLM）的关键作用不容忽视。这些模型非常先进，它们承诺了一个机器能够精确理解和响应人类语言的时代。但请不要误解，它们并非无懈可击--这就是人类的作用所在：教授、完善和关闭这些 LLM 的反馈回路。.
这一过程及其在人工智能发展大局中的重要性通常被称为 "人在环系统"。顾名思义，它是指在系统中保留一个人，以帮助人工智能学习和改进。尽管我们在人工智能领域取得了飞跃性的进步，但人类的这一角色并没有被淘汰--事实上，在很多方面，它正变得越来越重要。.
让我们仔细看看
反馈回路是一个系统的输出作为输入反馈回来的途径或过程。它在许多系统中都很常见，比如暖气恒温器会根据温度反馈不断进行调节。就 LLM 而言，也不例外。这些模型通过处理大量文本数据来学习语言。假设它们的输出不符合要求--句子没有意义，或者语法有缺陷。这就是反馈回路的作用所在，而正是人类带来了这些关键的修正。.
每一次调整和调整，LLM 都在 ‘学习 ’和改进，并根据反馈回路调整自己的反应。从本质上讲，随着时间的推移，LLM 会变得越来越 ‘聪明’，能够理解并更加贴近人类语言的细微差别。然而，在讨论人类反馈与 LLM 性能之间的互动时，我们会发现这与用户行为有很大的重叠。.
连接用户行为和 LLM 性能
试想一下我们许多人日常使用的数字语言翻译器或声控人工智能助手。它们的准确性和实用性都依赖于经过良好调试的 LLM。它们收到的用户反馈不仅仅是为了改善单个会话，还有助于训练 LLM，以提高整体性能。.
用户与这些人工智能系统的每一次输入、每一次纠正和每一次互动都能提供宝贵的数据。它有助于向机器传授可接受的语言使用、口语、语境等知识。换句话说，用户行为从根本上指导了 LLM 的学习过程，缩小了用户期望与人工智能性能之间的差距。.
虽然我们在人工智能领域不断突破极限，但人类元素的重要性怎么强调都不为过。当我们教机器理解人类语言并与之互动时，正是用户--普通人--在打磨、教授和塑造这些模型的学习过程。.
用户行为、LLM 性能和反馈回路之间的迷人动态证明了人类和人工智能可以共存、学习和进步。通过每一次用户输入和人工修正，我们都在将这些语言学习模型推向新的高度，使它们变得更智能、更准确，并最终变得更有用。.
要深入了解 LLM 反馈环路与用户行为之间的关系，请不要错过以下网站的原文 VentureBeat.
