Como funciona
RLAIF, ou Reinforcement Learning from AI Feedback, é uma variação do RLHF onde o feedback vem de outro modelo de IA em vez de avaliadores humanos. O processo é semelhante: o modelo gera respostas, um modelo avaliador ranqueia essas respostas e o modelo original é ajustado por aprendizado por reforço para maximizar a pontuação.
A vantagem é escala e custo: avaliar milhares de respostas com IA é mais rápido e barato que contratar humanos. A desvantagem é que o modelo avaliador pode ter seus próprios viéses, que se propagam para o modelo final.
RLAIF é usado em conjunto com RLHF ou como alternativa em cenários onde feedback humano é escasso ou caro. A escolha do avaliador é crítica: se for mais fraco que o modelo treinado, pode reforçar comportamentos ruins.
Exemplo prático
Uma empresa treina um modelo de código. Em vez de pedir a programadores humanos que ranqueiem milhares de snippets gerados, ela usa um modelo mais capaz como avaliador. O modelo avaliador pontua cada snippet por correção, legibilidade e segurança. O modelo original é ajustado para gerar código que maximize essa pontuação.
Para que serve
RLAIF permite alinhar modelos em escala, reduzindo dependência de anotação humana. É útil para tarefas técnicas onde um modelo forte pode avaliar a qualidade de outro.
No bridgecode, o conceito aparece quando você entende como modelos são treinados para serem úteis e seguros, e por que a escolha do modelo base afeta o comportamento dos agentes.