R

RLHF

Также известен как: Reinforcement Learning from Human Feedback, Обучение с подкреплением на основе обратной связи
Машинное обучение

Определение

Reinforcement Learning from Human Feedback — метод обучения AI-моделей на основе человеческих предпочтений, используемый для выравнивания поведения модели с человеческими ценностями.

Простое объяснение

RLHF — как обучение собаки не командами, а реакцией хозяина. Собака делает что-то, хозяин показывает одобрение или неодобрение, и собака постепенно учится вести себя так, как нравится хозяину.

Подробнее

RLHF — ключевая технология за ChatGPT и Claude. Процесс состоит из трёх этапов: (1) supervised fine-tuning на демонстрациях, (2) обучение reward model на парных сравнениях человеческих оценщиков, (3) оптимизация политики модели с помощью PPO для максимизации reward. Это позволяет моделям генерировать ответы, которые люди считают полезными, честными и безопасными, даже если такое поведение сложно формализовать явно.

Связанные термины

Quantization

Квантизация — техника сжатия AI-моделей путём уменьшения точности чисел (например, с 32-bit до 4-bit), ускоряющая инференс и снижающая требования к памяти.

Neural Network

Нейронная сеть — вычислительная система, вдохновлённая структурой мозга, состоящая из связанных узлов (нейронов), обрабатывающих информацию слоями.

Machine Learning

Машинное обучение — область AI, в которой алгоритмы обучаются на данных, выявляя закономерности и делая предсказания без явного программирования правил.

Embedding

Эмбеддинг — представление данных (текста, изображений, аудио) в виде числовых векторов, где семантически близкие объекты располагаются рядом в векторном пространстве.

Модель

Модель в ML — обученный алгоритм, который принимает входные данные и выдаёт предсказания или генерирует результат.

KV Cache

KV Cache — механизм кэширования ключей (Keys) и значений (Values) в трансформерах для ускорения авторегрессивной генерации.