[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-rlhf::ru":3,"gloss-cluster-rlhf::ru":23,"gloss-next-rlhf::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"rlhf","core-ai","Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)","Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF) — это техника пост-обучения, используемая для выравнивания (alignment) поведения сырой, предобученной LLM с человеческими предпочтениями — превращая модель, которая очень хороша в предсказании правдоподобного следующего токена, в модель, которая по-настоящему полезна, следует инструкциям, избегает вредоносного контента и производит ответы, которые люди предпочитают. Проблема, которую решает RLHF: базовая модель, обученная исключительно предсказывать интернет-текст, охотно продолжит вредоносный запрос, будет бессвязно многословить или подражать (часто низкокачественному) стилю случайного веб-текста, потому что «предсказать следующий токен» и «быть по-настоящему полезным ассистентом» — разные цели. RLHF преодолевает этот разрыв примерно в три этапа. Сначала люди-разметчики ранжируют несколько сгенерированных моделью ответов на один и тот же промпт от лучшего к худшему (например, для данного вопроса ранжируют 4 разных ответа-кандидата). Затем эти данные ранжирования обучают отдельную «модель вознаграждения» (reward model), которая учится предсказывать, какие ответы предпочли бы люди. На третьем этапе исходная LLM дополнительно обучается с помощью обучения с подкреплением (обычно PPO — Proximal Policy Optimization, или более новые методы вроде DPO — Direct Preference Optimization), чтобы максимизировать оценку модели вознаграждения, эффективно направляя вывод модели к тому, что люди оценивали высоко. Это важно для SaaS-разработчиков в основном как контекст того, почему коммерческие LLM (Claude, GPT, Gemini) ведут себя настолько иначе, чем сырые базовые модели — RLHF (и смежные техники вроде Constitutional AI, которую Anthropic использует, чтобы снизить зависимость от разметчиков-людей при оценке вредоносного контента) — вот почему эти модели по умолчанию демонстрируют полезное, безопасное, следующее инструкциям поведение вместо сырого завершения текста. Конкретная иллюстрация: невыровненная базовая модель на запрос «Как вскрыть замок?» может ответить либо бесполезным уклончивым не-ответом, либо чрезмерно детальной инструкцией без какой-либо рамки безопасности, потому что она просто продолжает правдоподобный интернет-текст; модель, выровненная через RLHF, обучена распознавать это как запрос, заслуживающий взвешенного, учитывающего контекст ответа — объясняя легитимные случаи использования (слесари, ситуация, когда вас заперло снаружи), отказываясь при этом предоставлять детальную криминальную инструкцию. Разработчики, дообучающие собственные модели поверх уже прошедшей RLHF базы (например, дообучение GPT-4o-mini), строят поверх этого слоя выравнивания, а не начинают с нуля. Известный компромисс RLHF, о котором разработчикам стоит знать при устранении проблем с поведением модели: обучение выравниванию может иногда делать модель чрезмерно осторожной или уклончивой в пограничных запросах (отказ от разумных запросов, которые лишь напоминают чувствительные темы) — сбой, получивший прозвище «over-refusal» (чрезмерный отказ). Разные поставщики настраивают этот баланс по-разному, что является одной из реальных причин, почему выбор модели важен не только по бенчмаркам сырых способностей — модель, чрезмерно консервативная для легитимного случая использования (например, SaaS-инструмент медицинской информации, которому нужно фактически обсуждать симптомы), может потребовать более тщательно ограниченного системного промпта, дополнительного контекста, устанавливающего легитимность намерения, или в некоторых случаях другого поставщика, чья настройка выравнивания лучше подходит для этой области.","RLHF дообучает модель на человеческих рейтингах предпочтений, делая вывод более полезным, честным и соответствующим ожиданиям людей.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"fine-tuning","Дообучение (Fine-Tuning)",{"slug":15,"name":16},"foundation-model","Базовая (фундаментальная) модель",{"slug":18,"name":19},"guardrails","Ограждения (Guardrails)",{"slug":21,"name":22},"hallucination","Галлюцинация",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]