[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-reinforcement-learning::ru":3,"gloss-cluster-reinforcement-learning::ru":23,"gloss-next-reinforcement-learning::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"reinforcement-learning","core-ai","Обучение с подкреплением (RL)","Обучение с подкреплением — постановка, в которой модель учится, действуя и получая оценку, а не глядя на правильные ответы. Агент наблюдает состояние, совершает действие, получает награду и попадает в новое состояние; за множество эпизодов он выучивает политику — отображение состояний в действия, — которая набирает максимум награды. Правильный ход никто не размечает. Сигнал говорит лишь о том, хорошо ли всё сложилось, и часто приходит намного позже решения, которое было важным, — именно это делает RL и мощным, и неудобным. У этого неудобства есть имя: назначение заслуги. Если партия проиграна на шестидесятом ходу, какой из пятидесяти девяти предыдущих был ошибкой? RL тратит свой аппарат на ответ, и ответ этот статистический — поэтому RL требует несравнимо больше примеров, чем обучение с учителем. По той же причине его знаменитые успехи лежат в симуляции: игры, робототехнические стенды, маршрутизация трафика — там, где агент может провалиться миллион раз бесплатно. В живой бизнес-системе исследование означает сознательно делать выборы, которые вы ожидаете худшими, чтобы чему-то научиться, и это стоит реальных денег. Для большинства SaaS-команд значимость RL косвенная, но существенная: именно так выравнивают современные языковые модели. Обучение с подкреплением на человеческой обратной связи тренирует модель вознаграждения на человеческих предпочтениях между вариантами ответа, а затем через RL толкает языковую модель к тому, что эта модель вознаграждения одобряет. Прямая оптимизация предпочтений даёт похожий результат без отдельного RL-цикла. Оба подхода объясняют, почему сырая предобученная модель, просто продолжающая текст, превращается в ассистента, который отвечает на вопросы и отказывает во вредных просьбах. Словарь стоит носить с собой ради режимов отказа, которые он называет. Взлом вознаграждения — это политика, максимизирующая измеряемый сигнал вместо задуманного результата; в выровненных моделях он проявляется как многословие, оговорки и уверенный тон, то есть поведение, которое высоко оценила модель вознаграждения. Компромисс исследования и эксплуатации — то же напряжение, что стоит за A\u002FB-тестами и бандитскими алгоритмами, и именно к этим соседям RL продуктовые команды тянутся на практике.","Обучение с подкреплением учится на награде за собственные действия, а не на размеченных ответах, и именно так языковые модели превращают в ассистентов.",null,[11,14,17,20],{"slug":12,"name":13},"direct-preference-optimization","Прямая оптимизация предпочтений (DPO)",{"slug":15,"name":16},"machine-learning","Машинное обучение (ML)",{"slug":18,"name":19},"reward-hacking","Взлом вознаграждения (Reward Hacking)",{"slug":21,"name":22},"rlhf","Обучение с подкреплением на основе обратной связи от человека (RLHF)",[24,28,32,36,39,42,45,48,51,54,57,60],{"slug":25,"category":5,"name":26,"updated_at":27},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":29,"category":5,"name":30,"updated_at":31},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":33,"category":5,"name":34,"updated_at":35},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":37,"category":5,"name":38,"updated_at":27},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":35},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":31},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":31},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":35},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":31},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":27},"context-window","Контекстное окно",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":35},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":27},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]