Что такое RLHF?
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — это техника дообучения языковых моделей, при которой люди оценивают качество ответов, генерируемых моделью, а эти оценки используются для дальнейшего обучения. Этот процесс заставляет модель учиться генерировать более полезные, безопасные ответы, соответствующие намерениям пользователя. RLHF — ключевой этап создания современных AI-ассистентов, таких как ChatGPT или Claude.
Как работает RLHF?
Процесс проходит в три этапа: сначала базовая модель дообучается на примерах желаемых ответов (SFT — Supervised Fine-Tuning). Затем люди сравнивают пары ответов модели и указывают лучший, что позволяет обучить модель вознаграждения (reward model). Наконец, языковая модель оптимизируется алгоритмом PPO (Proximal Policy Optimization), чтобы максимизировать оценку модели вознаграждения, сохраняя при этом близость к базовой модели.
Значение для бизнес-применений
RLHF — причина, по которой современные модели AI способны вести естественные разговоры, следовать инструкциям и отказываться выполнять опасные команды. В контексте enterprise RLHF обеспечивает предсказуемое и безопасное поведение агентов AI — что критически важно в автономных системах, принимающих бизнес-решения.