● Методология / Уровень: продвинутый / Q2 · 2026 / 23 из 90

RLHF.

обучение модели с человеческой обратной связью

Короткий
ответ ↳

RLHF — это финальный этап обучения LLM, где люди ранжируют ответы модели. Из этих оценок строится reward-модель, которая дальше учит основную LLM. Именно RLHF превратил GPT-3 в ChatGPT — модель, способную следовать инструкциям.

01 Зачем нужен

Голая LLM после pre-training умеет продолжать тексты, но не следовать инструкциям, не отказывать в опасном, не говорить вежливо. RLHF делает её полезным ассистентом.

Без RLHF: «Напиши стих про осень» → модель пишет ещё 5 вариантов аналогичных промптов вместо стиха. С RLHF: модель сразу пишет стих.

02 Как работает

Модель генерирует несколько ответов на запрос.
Человек выбирает лучший (или ранжирует).
На тысячах сравнений обучается reward-модель — мини-нейросеть, оценивающая ответ.
Через PPO или DPO основную модель доучивают максимизировать reward.
Итерация: новые ответы → новые оценки → новая reward-модель.

03 Constitutional AI у Anthropic

Anthropic разработала вариацию — Constitutional AI. Вместо тысяч людей-ранжировщиков используется набор принципов («конституция»), по которому модель сама критикует и улучшает свои ответы. Дешевле и предсказуемее.

04 Что это значит для бизнеса

Обычная компания не делает свой RLHF — это миллионы долларов разметки. Вместо этого:

Берёте готовую модель (она уже прошла RLHF у провайдера).
Делаете fine-tune на своих данных.
Применяете промпт-инжиниринг и guardrails.

// 07

Частые вопросы

01 Можно ли RLHF свою модель?

Можно, но дорого (миллионы рублей разметки). На практике берут готовую модель — она уже прошла RLHF у провайдера.

02 DPO — что это?

Direct Preference Optimization — более простая альтернатива PPO. Не требует отдельной reward-модели, обучается напрямую на парах preferences.

Понимаем — учим
работать с RLHF
внутри команды.

Час бесплатной диагностики: разбираем 2–3 ваших процесса и говорим прямо, где AI окупится за квартал, а где брать рано. Знания остаются у вашей команды.

Discovery call · 1 час @Aleksei_Shturbin