प्रक्रिया: (1) एक प्रॉम्प्ट के लिए कई responses उत्पन्न करें, (2) एक मजबूत AI मॉडल ("judge") से जोड़ों की तुलना करवाएं और बताएं कि कौन सा बेहतर है, (3) इन AI-उत्पन्न preferences का उपयोग reward मॉडल प्रशिक्षित करने या सीधे DPO लागू करने के लिए करें। Judge मॉडल को विशिष्ट मानदंडों के साथ prompt किया जा सकता है ("अधिक सहायक, ईमानदार और हानिरहित response को प्राथमिकता दें") या सिद्धांतों का एक संविधान दिया जा सकता है।
शोध दिखाता है कि RLAIF कई कार्यों के लिए RLHF गुणवत्ता से मेल खा सकता है, विशेष रूप से जब judge मॉडल प्रशिक्षित किए जा रहे मॉडल से काफी मजबूत हो। अंतर व्यक्तिपरक कार्यों (रचनात्मक लेखन गुणवत्ता, सांस्कृतिक संवेदनशीलता) के लिए सबसे बड़ा है जहां मानव निर्णय सूक्ष्मताओं को पकड़ता है जो AI फ़ीडबैक चूक जाता है। व्यावहारिक दृष्टिकोण: प्रशिक्षण डेटा के बड़े हिस्से के लिए RLAIF का उपयोग करें और किनारे के मामलों और मूल्यांकन के लिए महंगे मानव एनोटेशन को आरक्षित करें।
RLAIF सेल्फ-इम्प्रूवमेंट को सक्षम करता है: एक मॉडल responses उत्पन्न करता है, उनका मूल्यांकन करता है, और अपने स्वयं के फ़ीडबैक पर प्रशिक्षित होता है। यह ऐसा लगता है कि यह असीमित सुधार की ओर ले जा सकता है, लेकिन व्यवहार में, लाभ plateau करते हैं — एक मॉडल उन responses का विश्वसनीय रूप से मूल्यांकन नहीं कर सकता जो उसकी अपनी क्षमता से बेहतर हैं। आप अपने आप को अपने ही bootstraps से ऊपर नहीं खींच सकते। यही कारण है कि प्रशिक्षित किए जा रहे मॉडल की तुलना में एक मजबूत judge मॉडल का उपयोग करना सार्थक सुधार के लिए महत्वपूर्ण है।