RLAIF — метод обучения, в котором предпочтения для модели формирует другая модель, заменяя человеческую разметку в задачах выравнивания поведения.
Определение
Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) — это метод обучения моделей, основанный на предпочтениях другой модели, а не человека. В традиционном RLHF сигнал вознаграждения формируется вручную размеченными предпочтениями. В RLAIF эту роль выполняет вспомогательная модель, которая оценивает ответы и выбирает лучший вариант.
Такой подход снижает стоимость разметки и ускоряет обучение, особенно при масштабировании моделей. RLAIF используется как самостоятельная альтернатива RLHF и как вспомогательный этап для подготовки моделей высокого уровня.
Как работает
RLAIF строится на том же принципе предпочтений, что и RLHF, но заменяет источник данных. Вместо разметчиков используется модель-оценщик, которая сравнивает ответы и формирует сигнал качества.
Процесс включает несколько шагов:
- Генерация ответов — основная модель создаёт несколько вариантов ответа.
- Оценка ИИ — модель-оценщик выбирает лучший вариант или присваивает относительные предпочтения.
- Reward shaping — формируется числовой сигнал, аналогичный reward model.
- Оптимизация модели — через RL (обычно PPO) или методы прямой оптимизации предпочтений.
Источник предпочтений может быть:
- крупная модель общего назначения,
- специализированная модель модерации,
- модель-критик, обученная на человеческих данных,
- композиция нескольких оценщиков.
Ключевой момент RLAIF — автоматизация предпочтений. Качество оценок зависит от способности модели-оценщика давать устойчивые приоритеты.
Где применяется
- Подготовка моделей без больших затрат на ручную разметку.
- Разработка ассистентов, оптимизированных под безопасность.
- Модели-критики для reasoning.
- Системы генерации кода.
- Корпоративные модели, требующие быстрой адаптации.
- Построение многоуровневых пайплайнов выравнивания.
Практические примеры использования
В больших моделях RLAIF снижает стоимость RLHF. Вместо привлечения разметчиков предпочтения формируются крупной моделью-критиком. Это ускоряет обучение и делает возможным обновление модели в коротких циклах.
В доменных ассистентах вспомогательная модель оценивает уровень формальности, безопасность, стиль или корректность выводов. Основная модель обучается увеличивать вероятность предпочтительных ответов.
В системах генерации кода RLAIF используется для классификации решений: модель-критик выбирает более корректные или читаемые варианты.
В многоагентных средах несколько моделей могут взаимно оценивать ответы друг друга, формируя сложные предпочтения для обучения.
Ключевые свойства RLAIF
- Автоматизированные предпочтения — вместо человеческих меток используются оценки другой модели.
- Высокая масштабируемость — обучение можно запускать на больших объёмах данных.
- Быстрота итераций — обновления модели становятся значительно дешевле.
- Гибкость источников предпочтений — можно использовать модели разных уровней и специализаций.
Проблемы и ограничения
- Передача ошибок — модель перенимает слабости оценщика.
- Смещение предпочтений — оценщик может усиливать собственные предубеждения.
- Замкнутая система — без человеческого контроля происходит «автокатализация» ошибок.
- Перегибы в безопасности — оценщик может излишне penalize нейтральные ответы.
- Ограничения reasoning — модели-оценщики плохо оценивают сложные многошаговые рассуждения.
Преимущества и ограничения
- Плюс: значительно удешевляет обучение.
- Плюс: ускоряет обновление поведения моделей.
- Плюс: обеспечивает масштабируемую замену ручной разметки.
- Плюс: легко интегрируется с PPO, DPO и гибридными пайплайнами.
- Минус: сильная зависимость от качества оценщика.
- Минус: возможна деградация поведения при «замкнутом цикле».
- Минус: недостаточный контроль над критерием ответа.
- Минус: трудности в оценке многошаговой логики.
Связанные термины
- RLHF
- DPO
- Preference optimization
- Reward model
- Value head
- ORPO
- Human preference data