RLHF стал фундаментом современных ассистент-моделей. Это подход, который позволяет обучать ИИ не только на данных, но и на человеческих оценках: какие ответы удобнее, точнее, корректнее и полезнее.
Короткое определение
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — это метод обучения, при котором модель получает оценки от людей, а затем с помощью алгоритмов подкрепления закрепляет те варианты поведения, которые пользователи считают лучшими.
Подробное объяснение
Базовое обучение даёт модели способность генерировать текст и понимать структуру языка, но не объясняет ей, какие ответы считаются «хорошими» для человека. RLHF решает эту проблему: люди оценивают разные варианты, а модель учится подстраиваться под человеческие критерии.
Процесс начинается с подготовки набора ответов. Аннотаторы — специалисты, обученные работе с моделью — сравнивают варианты: «какой ответ лучше?», «какой безопаснее?», «какой точнее?». Эти оценочные пары превращаются в данные для обучения «reward-модели».
Reward-модель — это отдельная нейросеть, задача которой — предсказывать, какой вариант ответа человек бы выбрал. Она становится «внутренним судьёй», по которому ориентируется основная модель.
Затем используется алгоритм подкрепления (обычно PPO). Модель генерирует ответы, reward-модель оценивает их качество, и ИИ корректирует своё поведение в направлении, которое кажется людям предпочтительным.
RLHF улучшает несколько ключевых аспектов: — соответствие ожиданиям пользователя; — безопасность и снижение токсичности; — логичность и связность диалогов; — следование инструкции; — аккуратность в фактах.
Этот метод стал стандартом для больших ассистент-моделей: GPT-4/5, Claude, Llama, а также локальных систем вроде YandexGPT, GigaChat и VK AI. Все они используют человеческие оценки, чтобы модель была управляемой и удобной.
В итоге RLHF делает модель не просто генератором текста, а инструментом, который умеет учитывать человеческие намерения, стиль и нормы общения.
Примеры использования
- Отбор лучшего ответа из нескольких вариантов во время обучения.
- Оценка корректности, безопасности и политкорректности текста.
- Настройка модели под тон общения: деловой, нейтральный, поддерживающий.
- Снижение токсичных или ошибочных ответов.
- Выработка поведения ассистента в диалогах: уточнения, вежливость, структура.
- Обучение корпоративных моделей под внутренние стандарты общения.
Связанные термины
- Reinforcement Learning
- Reward-модель
- PPO
- LLM
- Причинные рассуждения
- Дообучение
- Chain of Thought