Cómo funciona
RLAIF, o Reinforcement Learning from AI Feedback, es una variante del RLHF donde el feedback proviene de otro modelo de IA en lugar de evaluadores humanos. El proceso es similar: el modelo genera respuestas, un modelo evaluador las clasifica y el modelo original se ajusta mediante aprendizaje por refuerzo para maximizar la puntuación.
La ventaja es escala y costo: evaluar miles de respuestas con IA es más rápido y barato que contratar humanos. La desventaja es que el modelo evaluador puede tener sus propios sesgos, que se propagan al modelo final.
RLAIF se usa junto con RLHF o como alternativa en escenarios donde el feedback humano es escaso o caro. La elección del evaluador es crítica: si es más débil que el modelo entrenado, puede reforzar comportamientos negativos.
Ejemplo práctico
Una empresa entrena un modelo de código. En lugar de pedir a programadores humanos que clasifiquen miles de snippets generados, usa un modelo más capaz como evaluador. El modelo evaluador puntúa cada snippet por corrección, legibilidad y seguridad. El modelo original se ajusta para generar código que maximice esa puntuación.
Para qué sirve
RLAIF permite alinear modelos a escala, reduciendo la dependencia de la anotación humana. Es útil para tareas técnicas donde un modelo fuerte puede evaluar la calidad de otro.
En bridgecode, el concepto aparece cuando entiendes cómo se entrenan los modelos para ser útiles y seguros, y por qué la elección del modelo base afecta el comportamiento de los agentes.