Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), yapay zeka modelinin performansını artırmak için insan geri bildirimlerini kullanan bir makine öğrenme yöntemidir. Bu yaklaşımda, bilgisayar sistemleri, görevleri yerine getirme süreçlerinde insanlardan elde edilen değerlendirme ve yorumları kullanarak öğrenir. İnsanlar, belirli görevlerle ilgili modelin çıktısını inceleyerek, hangi davranışların veya sonuçların daha uygun olduğunu işaretler. Model, bu geri bildirimlere dayanarak ödülleri ve cezaları günceller, böylece gelecekte benzer görevlerde daha iyi performans gösterebilir. RLHF, özellikle karmaşık veya subjektif kararlar gerektiren durumlarda AI sistemlerinin insan benzeri yargılara daha yakın sonuçlar üretmesine yardımcı olur.