🔬 AI Research

Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека: как RLHF формирует поведение ИИ

RLHF — это техника, которая превратила сырые языковые модели в полезных ИИ-ассистентов. Рассказываем, как это работает и почему это важно для выравнивания ИИ.

The AI Catchup Apr 24, 2026 5 min read

Read in: English 日本語 한국어 Русский Türkçe

⚡ Key Takeaways

RLHF: мост между способностью и выравниванием — Базовые языковые модели обладают мощными возможностями, но не выровнены; RLHF обучает их оптимизировать под человеческие предпочтения, а не просто статистически предсказывать текст. 𝕏
Три фазы, строящиеся друг на друге — Дообучение с учителем устанавливает базовое поведение, модель вознаграждения изучает человеческие предпочтения, а обучение с подкреплением оптимизирует модель под эти предпочтения. 𝕏
Появляются альтернативы — Direct Preference Optimization и Constitutional AI решают проблемы RLHF, связанные с взломом вознаграждения, масштабируемостью и предвзятостью аннотаторов, предлагая более простые или более принципиальные подходы. 𝕏