Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

RLHF е методът, който направи съвременните ИИ модели „възпитани“ и полезни. Това е процесът на фино настройване на модела чрез директна човешка оценка.

Процесът

1. Генериране: Моделът дава няколко различни отговора на една и съща подкана.
2. Класиране: Хора-оценители подреждат тези отговори от най-добрия към най-лошия (въз основа на полезност, истинност и безопасност).
3. Обучение: Тези предпочитания се използват за обучение на „модел за награждаване“ (Reward Model), който след това автоматично тренира основния ИИ да търси поведението, което хората предпочитат.

Ролята на RLHF

Без RLHF един базов модел просто би продължил текста по вероятност — ако го питате как да откраднете кола, той може да ви даде инструкции, защото ги е чел в интернет. RLHF „научава“ модела да отказва опасни заявки и да следва човешките етични норми.

Критики

Въпреки успеха си, RLHF често е обвиняван в създаването на „прекалено предпазливи“ или политизирани модели. През 2026 г. се появяват нови методи като RLAIF (AI Feedback), където един модел обучава друг, за да се намали нуждата от скъп човешки труд.