Готовим RLHF-разметку для alignment больших языковых моделей: парные сравнения ответов, рубрики оценки полезности и безопасности, red-teaming промптов и разметку отказов. Работаем с экспертами предметной области под NDA, данные — в РФ. Первую партию сравнений оцениваем бесплатно на пилоте.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — разметка, при которой эксперты сравнивают и ранжируют ответы языковой модели, а на этой обратной связи обучается модель вознаграждения для alignment. В задачи входят парные сравнения ответов, рубрики оценки, ранжирование вариантов, разметка отказов и red-teaming промптов до релиза модели.
Эксперт сравнивает два варианта ответа модели на один промпт и выбирает более полезный и безопасный.
Оценка ответа по критериям полезности, безопасности, фактической точности и стиля по развёрнутой шкале.
Упорядочивание нескольких вариантов ответа от лучшего к худшему для обучения модели вознаграждения.
Проверка, корректно ли модель отказывается отвечать на небезопасные или неуместные запросы.
Подготовка провокационных запросов, чтобы найти уязвимости модели ещё до релиза.
Согласование оценок между экспертами, чтобы рубрики давали стабильный и воспроизводимый результат.
Процесс начинается с бесплатного пилота: на тестовой партии промптов и ответов согласуем рубрики оценки, критерии полезности и безопасности ещё до старта основного объёма. Затем масштабируем разметку силами экспертной команды с калибровкой и консенсусом по спорным сравнениям, а на приёмке сверяем согласованность оценок между разметчиками.
Принимаем промпты и ответы модели в любом формате — от текстовых логов до API-выгрузки диалогов. Готовую RLHF-разметку — парные сравнения, ранжирование, рубрики оценки — отдаём в JSON или JSONL под ваш пайплайн обучения модели вознаграждения. Работаем в Label Studio, Argilla или на собственной платформе оценки ответов.
Для типовых сравнений привлекаем обученных асессоров с чётким гайдлайном, а для медицины, права, финансов и кода — экспертов с профильным образованием, иначе оценка полезности и точности ответа будет поверхностной. Качество проверяем через консенсус нескольких экспертов и регулярную калибровку рубрик на спорных примерах.
Для сложных доменов привлекаем асессоров с профильным образованием — медицина, право, финансы, код.
Регулярно сверяем понимание критериев оценки между экспертами на контрольных примерах.
Неоднозначные сравнения ответов оценивают несколько экспертов независимо друг от друга.
Считаем межэкспертное согласие на контрольной выборке сравнений.
Хранение и обработка промптов и ответов — на инфраструктуре в РФ, 152-ФЗ, ISO 27001.
Конфиденциальность промптов и ответов моделей закрепляем соглашением на каждом проекте.
Стоимость начинается от 320 ₽ за час экспертной разметки и зависит от сложности рубрик оценки, домена и квалификации асессоров — базовые сравнения дешевле, чем оценка с доменными экспертами в медицине, праве или коде. Калькулятор ниже даёт быструю прикидку, точную смету зафиксируем после бесплатного пилота.
RLHF снижает риск вредных и небезопасных ответов на этапе обучения, но не заменяет проверку готовой модели: red-teaming и независимая оценка ищут уязвимости и регрессии уже после дообучения. Рубрики безопасности, которые мы откалибровали на этапе RLHF, переиспользуем при последующей оценке качества модели.
Провели 40 000 парных сравнений ответов службы поддержки банка по рубрикам полезности, точности и безопасности за 5 недель. Согласованность оценок между экспертами — 92%, разметка легла в основу модели вознаграждения для дообучения ассистента.
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) — метод, при котором люди сравнивают и оценивают ответы модели, а на этой обратной связи обучается модель вознаграждения. Так модель учится выбирать более полезные и безопасные ответы, а не только грамматически верные.
SFT (supervised fine-tuning) дообучает модель на готовых примерах инструкций и ответов. RLHF учит модель на сравнениях и рейтингах ответов через модель вознаграждения. Обычно эти этапы идут последовательно: сначала SFT, затем RLHF для более тонкой настройки поведения.
Для типовых сравнений достаточно обученных асессоров с чётким гайдлайном. Для медицины, права, финансов и кода привлекаем экспертов с профильным образованием — иначе оценка полезности и фактической точности ответа будет поверхностной. Состав команды согласуем на брифе.
RLHF снижает риск небезопасных ответов на этапе обучения, а red-teaming и независимая оценка проверяют уже готовую модель на уязвимости. Рубрики безопасности из RLHF переиспользуем при оценке — подробности на странице оценки качества LLM.
От 320 ₽ за час экспертной разметки — итог зависит от сложности рубрик и требуемой квалификации асессоров: базовые сравнения дешевле оценки с доменными экспертами. Точную смету дадим после бесплатного пилота на вашей задаче.
Пришлите примеры промптов и ответов — вернёмся с рубриками оценки, составом команды и сроком в течение 1 рабочего дня.
Оставить заявку на пилот