Что такое RLHF? Опишите три этапа обучения.

RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) — это метод обучения моделей, особенно больших языковых моделей (LLM), который сочетает обучение с подкреплением и человеческую обратную связь для улучшения качества ответов.

Три основных этапа обучения RLHF:

1. Сбор данных с человеческой обратной связью — эксперты оценивают или ранжируют ответы модели на различные запросы, формируя датасет предпочтений.

2. Обучение модели оценки (reward model) — на основе собранных данных обучается модель, которая предсказывает, насколько ответ хорош с точки зрения человека.

3. Обучение с подкреплением (RL) — исходная языковая модель дообучается с использованием алгоритмов RL (например, PPO), оптимизируя свои ответы так, чтобы максимизировать награду, предсказанную моделью оценки.

Этот подход позволяет модели лучше соответствовать человеческим ожиданиям и улучшать качество генерации текста, учитывая не только вероятность, но и предпочтения пользователей.