[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"general-list":3,"footer-feature-tags":4,"slate-glossary-term-rlhf":66},true,[5,14,20,29,34,40,46,52,56,62],{"id":6,"name":7,"hex":8,"translations":9,"count_pages":13},8,"Компания","#f40925",{"ru":10,"en":11},{"name":7},{"name":12},"Company",9,{"id":15,"name":16,"hex":17,"translations":18,"count_pages":6},26,"Главная страница",null,{"ru":19},{"name":16},{"id":21,"name":22,"hex":23,"translations":24,"count_pages":28},2,"Проекты","#3027ff",{"ru":25,"en":26},{"name":22},{"name":27},"Project",15,{"id":30,"name":31,"hex":17,"translations":32,"count_pages":21},33,"ИИ",{"ru":33},{"name":31},{"id":35,"name":36,"hex":17,"translations":37,"count_pages":39},34,"Комментарии",{"ru":38},{"name":36},4,{"id":41,"name":42,"hex":17,"translations":43,"count_pages":45},25,"Задачи",{"ru":44},{"name":42},24,{"id":47,"name":48,"hex":17,"translations":49,"count_pages":51},27,"Рабочие пространства",{"ru":50},{"name":48},3,{"id":45,"name":53,"hex":17,"translations":54,"count_pages":6},"Kanban-доска",{"ru":55},{"name":53},{"id":57,"name":58,"hex":17,"translations":59,"count_pages":61},23,"Диаграмма Ганта",{"ru":60},{"name":58},1,{"id":28,"name":63,"hex":17,"translations":64,"count_pages":61},"Календарь",{"ru":65},{"name":63},{"detail":67,"more":175},{"id":68,"slug":69,"translations":70,"category":84,"tags":92,"letter":120,"og_image":17,"cover":17,"author_name":17,"author_position":17,"author_avatar":17,"faqs":121,"related":135,"views_count":172,"helpful_yes_count":124,"helpful_no_count":124,"created_at":173,"updated_at":174,"published_at":17},271,"rlhf",{"ru":71},{"title":72,"short_definition":73,"tldr":74,"full_explanation":75,"when_to_apply":76,"when_not_to_apply":77,"examples":78,"tips":79,"synonyms":80,"translation_en":81,"seo_title":82,"seo_description":83},"Обучение с подкреплением на обратной связи человека (RLHF)","Метод, в котором модель улучшают, используя оценки людей: они сравнивают разные ответы и направляют обучение в сторону предпочтительных.","Обучение с подкреплением на обратной связи человека (RLHF) — это способ научить большую языковую модель отвечать так, как ожидают люди. Модель показывает несколько вариантов ответа, разметчики выбирают лучший, и на этих оценках обучается отдельная модель вознаграждения. Затем основную модель дообучают через обучение с подкреплением так, чтобы её ответы получали более высокую оценку. Благодаря этому ассистенты стали внятнее и безопаснее.","\u003Cp>RLHF в современном виде популяризовали OpenAI и Anthropic. Подход состоит из нескольких шагов.\u003C\u002Fp>\u003Ch3>Шаги RLHF\u003C\u002Fh3>\u003Col>\u003Cli>Предобученная модель учится следовать инструкциям на хорошем размеченном наборе.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Люди сравнивают пары ответов модели на один и тот же запрос и выбирают лучший.\u003C\u002Fli>\u003Cli>На этих сравнениях обучается модель вознаграждения, которая предсказывает, насколько такой ответ понравится людям.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Основная модель обновляется через обучение с подкреплением, максимизируя предсказанное вознаграждение.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Fol>\u003Ch3>Что даёт RLHF\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Модель лучше следует инструкциям и формату.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Реже выдаёт грубые, опасные или явно бессмысленные ответы.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Учитывает стилистические предпочтения людей: краткость, вежливость, объяснения.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>\u003Ch3>Ограничения\u003C\u002Fh3>\u003Cul>\u003Cli>Модель вознаграждения может переучиться под предпочтения конкретной группы разметчиков, и это превращается в скрытое смещение.\u003C\u002Fli>\u003Cli>Модель учится казаться правильной, а не быть таковой: можно получить уверенный, но фактически неверный ответ.\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Строите собственного ассистента, в котором важны стиль и безопасность\u003C\u002Fli>\u003Cli>Готовы выделить ресурсы на разметку и поддерживать её во времени\u003C\u002Fli>\u003Cli>Работа с промптами и обычная тонкая настройка уже исчерпали себя\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cul>\u003Cli>Маленький проект на 1–2 человек — это слишком тяжёлая артиллерия\u003C\u002Fli>\u003Cli>Нет инфраструктуры для разметки и контроля качества разметчиков\u003C\u002Fli>\u003C\u002Ful>","\u003Cp>Команда улучшает специализированный медицинский чат-бот. После тонкой настройки на медицинских инструкциях ответы стали точнее, но иногда модель уходит в излишнюю самоуверенность или, наоборот, отказывается отвечать на безобидные вопросы. Разметчики-медики сравнивают пары ответов и отмечают, какой звучит более полезно и безопасно. После раунда RLHF модель чаще задаёт уточняющие вопросы, аккуратнее обращается с фактами и реже навязывает диагноз.\u003C\u002Fp>","\u003Cp>Качество RLHF почти полностью определяется качеством разметки. Если разметчики устают, торопятся или плохо понимают предметную область, модель быстро запомнит их ошибки и предпочтения. Поэтому больше всего внимания уходит не на алгоритмы, а на инструкции, обучение и контроль работы разметчиков.\u003C\u002Fp>","Обучение с подкреплением на обратной связи человека, обучение на оценках людей, RLHF, reinforcement learning from human feedback","Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)","RLHF: обучение LLM на обратной связи людей | Глоссарий Shtab","RLHF — обучение больших языковых моделей на оценках людей. Шаги, модель вознаграждения, что даёт и какие ограничения. Роль RLHF в современных ассистентах.",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":88},10,"ai","#a855f7",{"ru":89},{"title":90,"description":91},"Искусственный интеллект","Терминология ИИ и больших языковых моделей: машинное обучение, нейросети, LLM, эмбеддинги, промптинг, RAG, агенты, MLOps, безопасность и этика моделей.",[93,102,111],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":99},37,"llm","framework","#7c5ce6",91,{"ru":100},{"title":101},"LLM",{"id":103,"slug":104,"kind":105,"hex":106,"order":107,"translations":108},38,"ai-training","phase","#0F9488",92,{"ru":109},{"title":110},"Обучение моделей",{"id":112,"slug":113,"kind":114,"hex":115,"order":116,"translations":117},41,"ai-safety","other","#cc5649",95,{"ru":118},{"title":119},"Безопасность ИИ","О",[122,129],{"id":123,"order":124,"translations":125},1609,0,{"ru":126},{"question":127,"answer":128},"Чем RLHF отличается от обычной тонкой настройки?","\u003Cp>Обычная тонкая настройка показывает модели готовые пары «вход — правильный ответ» и учит их воспроизводить. RLHF идёт дальше: модель учится на предпочтениях людей, которые выбирают лучший из нескольких её собственных ответов. Это позволяет настраивать то, что трудно записать одним эталонным ответом, — стиль, осторожность в спорных темах, вежливость и готовность признать, что данных не хватает.\u003C\u002Fp>",{"id":130,"order":61,"translations":131},1610,{"ru":132},{"question":133,"answer":134},"Почему модели после RLHF иногда отказываются отвечать на безобидные вопросы?","\u003Cp>Это побочный эффект разметки: инструкции склоняли разметчиков поощрять осторожные ответы, и модель на всякий случай перестраховывается даже там, где ответить было можно. Лечится это аккуратной инструкцией для разметки и дополнительными примерами безобидных запросов с нормальными ответами, а на стороне продукта — понятным сообщением о причине отказа и подсказкой, как переформулировать вопрос.\u003C\u002Fp>",{"parent":136,"related":150},[137,143],{"id":138,"slug":95,"translations":139},264,{"ru":140},{"title":141,"short_definition":142},"Большая языковая модель","Нейросеть с миллиардами параметров, обученная предсказывать следующий токен в тексте и способная отвечать на вопросы, писать код и рассуждать.",{"id":144,"slug":145,"translations":146},263,"reinforcement-learning",{"ru":147},{"title":148,"short_definition":149},"Обучение с подкреплением","Подход, в котором агент действует в среде, получает награды и штрафы и постепенно учится стратегии, максимизирующей суммарную награду.",[151,158,165],{"id":152,"slug":153,"translations":154},269,"pretraining",{"ru":155},{"title":156,"short_definition":157},"Предобучение модели","Этап тренировки большой нейросети на огромных объёмах общих данных перед последующей тонкой настройкой под конкретные задачи.",{"id":159,"slug":160,"translations":161},270,"fine-tuning",{"ru":162},{"title":163,"short_definition":164},"Тонкая настройка модели","Дообучение готовой модели на небольшом наборе своих данных, чтобы адаптировать её под конкретную задачу, домен или стиль.",{"id":166,"slug":167,"translations":168},285,"alignment",{"ru":169},{"title":170,"short_definition":171},"Выравнивание модели (alignment)","Совокупность подходов и методов, направленных на то, чтобы поведение ИИ-модели соответствовало целям и ценностям людей.",102,"2026-05-11T19:55:49.704256+03:00","2026-05-11T19:55:49.704271+03:00",[176,202,223],{"id":177,"slug":178,"translations":179,"category":184,"tags":187,"letter":200,"cover":17,"updated_at":201,"published_at":17},282,"mcp",{"ru":180},{"title":181,"short_definition":182,"translation_en":183},"MCP (Model Context Protocol, протокол контекста модели)","Открытый протокол, по которому языковые модели и агенты единообразно подключаются к внешним инструментам, данным и сервисам.","Model Context Protocol (MCP)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":185},{"ru":186},{"title":90,"description":91},[188,191],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":189},{"ru":190},{"title":101},{"id":192,"slug":193,"kind":194,"hex":195,"order":196,"translations":197},40,"ai-tool","tool","#5e79ec",94,{"ru":198},{"title":199},"Инструмент ИИ","M","2026-05-11T19:55:53.687297+03:00",{"id":203,"slug":204,"translations":205,"category":210,"tags":213,"letter":200,"cover":17,"updated_at":222,"published_at":17},287,"mlops",{"ru":206},{"title":207,"short_definition":208,"translation_en":209},"MLOps (эксплуатация ML-моделей)","Практики и инструменты для разработки, выкатки и эксплуатации моделей машинного обучения и ИИ в боевой среде — аналог DevOps для машинного обучения.","MLOps",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":211},{"ru":212},{"title":90,"description":91},[214,219],{"id":61,"slug":215,"kind":215,"hex":195,"order":61,"translations":216},"methodology",{"ru":217},{"title":218},"Методология",{"id":192,"slug":193,"kind":194,"hex":195,"order":196,"translations":220},{"ru":221},{"title":199},"2026-05-11T19:55:55.482827+03:00",{"id":224,"slug":225,"translations":226,"category":231,"tags":234,"letter":241,"cover":17,"updated_at":242,"published_at":17},278,"rag",{"ru":227},{"title":228,"short_definition":229,"translation_en":230},"RAG (поиск с дополнением генерации)","Подход, при котором перед ответом языковая модель ищет подходящие документы в базе знаний и использует их как контекст.","Retrieval-Augmented Generation (RAG)",{"id":85,"slug":86,"hex":87,"icon":17,"order":85,"translations":232},{"ru":233},{"title":90,"description":91},[235,238],{"id":94,"slug":95,"kind":96,"hex":97,"order":98,"translations":236},{"ru":237},{"title":101},{"id":192,"slug":193,"kind":194,"hex":195,"order":196,"translations":239},{"ru":240},{"title":199},"R","2026-05-11T19:55:52.147205+03:00"]