O processo: (1) gere múltiplas respostas para um prompt, (2) tenha um modelo de IA forte (o "juiz") comparar pares e indicar qual é melhor, (3) use essas preferências geradas por IA para treinar um modelo de recompensa ou aplicar DPO diretamente. O modelo juiz pode ser orientado com critérios específicos ("prefira a resposta mais útil, honesta e inofensiva") ou receber uma constituição de princípios.
Pesquisas mostram que RLAIF pode igualar a qualidade de RLHF para muitas tarefas, especialmente quando o modelo juiz é significativamente mais forte que o modelo sendo treinado. A diferença é maior para tarefas subjetivas (qualidade de escrita criativa, sensibilidade cultural) onde o julgamento humano captura nuances que o feedback de IA perde. A abordagem prática: use RLAIF para a maior parte dos dados de treinamento e reserve a anotação humana cara para casos extremos e avaliação.
RLAIF permite auto-aprimoramento: um modelo gera respostas, as julga e treina com seu próprio feedback. Isso parece poder levar a melhorias ilimitadas, mas na prática, os ganhos se estabilizam — um modelo não consegue julgar confiavelmente respostas que são melhores que sua própria capacidade. Você não pode se levantar puxando seus próprios cadarços. É por isso que usar um modelo juiz mais forte que o modelo sendo treinado é importante para melhorias significativas.