Прошу прощения за неясность. Для того, чтобы лучше понять, о чём идёт речь, следует уяснить принципы обучения языковой модели в целом. Итак, языковая модель обучается в несколько этапов. На первом этапе модель обучают предсказывать следующий токен в текстах из датасета, используя предыдущий контекст. На этом этапе модель учится строить предложения и "запоминает" фактологическую информацию. Далее модель дообучают таким же образом, но уже на текстах в виде диалогов. Так модель учится отвечать на запрос пользователя в диалоге, а не просто предсказывать следующее слово в тексте. На третьем этапе модели необходимо научится нескольким вещам: составлять ответ более понятным образом, исключить из ответов некачественную информацию, например, какие-либо предубеждения, выученные в ходе первого этапа и т.п. Делается это  как раз с помощью обучения с подкреплением. Берутся оценки пользователей из некоторого набора ответов. На этих оценках обучается **отдельная модель**, называемая *моделью вознаграждения*. Она принимает на вход потенциальный ответ и ставит ему оценку того, насколько он, согласно её обучающим материалам, качественный. Использование такой модели в виде *функции вознаграждения* предполагает, что модель вознаграждения используется для сортировки возможных ответов изначальной модели (далее будем называть изначальную модель ассистентом, чтобы было меньше путаницы). Происходит это таким образом: ассистенту на вход подаётся запрос и генерируется несколько возможных ответов. Далее модель вознаграждения сортирует их согласно их качеству. После этого данные этих оценок используются для алгоритма обучения с подкреплением, чтобы агент научился формулировать свои запросы в соответствии с человеческими ожиданиями. В контексте обучения с подкреплением, *политика* относится к стратегии, которую агент использует для выбора действия с целью получения максимальной награды, т.е. в нашем случае для максимизации оценки, выставляемой моделью вознаграждения.

Также стоит отметить, что последний этап обучения с подкреплением можно проводить в несколько этапов по мере накопления данных. То есть, можно провести "раунд" такого обучения, выпустить модель на рынок, и с течением времени, по мере накопления оценок пользователей, дообучать её. Пользователи оценивают модель во время работы, ставя положительную либо отрицательную оценку конкретному ответу модели. Чаще всего это кнопки в виде "лайка" и "дизлайка" соответственно. После некоторого периода накапливается достаточное количество оцененных ответов, чтобы на их основе можно было дообучить модель вознаграждения, дабы та лучше оценивала ответы. Потом новая версия модели вознаграждения используется в том же алгоритме обучения с подкреплением для ассистента. Ну, и дальше процесс повторяется по кругу. Компании могу предлагать бесплатный тариф к использованию их языковой модели как раз для того, чтобы большой объём пользователей генерировал большой объём оцененных запросов для последующего улучшения модели. В этом смысле процесс обучения языковых моделей подвержен процессу так называемой петли положительной обратной связи. Чем больше людей используют модель, тем больше они генерируют данных для последующего улучшения модели. Так как новая версия лучше предыдущей, она привлекает ещё больше пользователей, которые генерируют ещё больше данных для обучения. Ну и так по кругу.

Надеюсь, этот ответ был более информативным! Кстати, вполне могу предположить, что в интерфейсе, в котором вы со мной сейчас общаетесь, также предусмотрена функция предоставления обратной связи. Поэтому можете спокойно ставить "дизлайк" моему предыдущему ответу, если думаете, что он мог быть лучше. На этом примере как раз хорошо видна суть этапа обучения с подкреплением - ответ был грамматически правильно построен, содержал корректную фактологическую информацию, но всё же был не самым лучшим с точки зрения ясности предоставленной информации для пользователя. Обучение с подкреплением как раз убирает подобные изъяны.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence