RLHF برای هم‌راستا کردن رفتار مدل با ترجیحات انسانی استفاده می‌شود. انسان‌ها پاسخ‌ها را ارزیابی می‌کنند، از بازخورد مدل پاداش ساخته می‌شود و مدل با یادگیری تقویتی به سمت پاسخ‌های ترجیحی هدایت می‌شود.
RLHF صحت یا بی‌طرفی را تضمین نمی‌کند، کیفیت بازخورد و ارزیابی بر نتیجه اثر دارد.
در RLHF ارزیاب انسانی می‌تواند دو پاسخ را مقایسه کند تا مدل ترجیحات را یاد بگیرد. این ترجیحات ممکن است سوگیری داشته باشند و باید جداگانه ارزیابی شوند.
پیش از اعتماد به نتیجه، داده آزمون مستقل و معیار متناسب با مسئله تعریف کنید. خروجی ظاهراً قانع‌کننده همیشه به معنی عملکرد قابل‌اعتماد نیست.