Выравнивание LLM: от RLHF до DPO, SimPO и KTO — что выбрать в 2026 году

Почему выравнивание — это не просто "сделать модель вежливой"

Представьте, что вы наняли гениального стажера. Он знает все книги в библиотеке, помнит каждую статью в интернете, но не понимает, когда нужно промолчать, а когда — дать развернутый ответ. Он может рассказать вам рецепт бомбы, если вы спросите об истории химии. Он будет спорить с вами о политике, даже если вы попросили просто перевести текст.

Это и есть проблема выравнивания (alignment). Модель обучена на терабайтах текста, но не знает, как вести себя в реальном мире. Она не понимает контекста, этики, безопасности. Она просто предсказывает следующее слово.

RLHF: золотой стандарт, который всех достал

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) — это тот метод, который сделал ChatGPT таким, каким мы его знаем. Идея проста: люди оценивают ответы модели, а алгоритм обучения с подкреплением учится генерировать то, что нравится людям.

Но на практике RLHF — это ад. Серьезно.

Вам нужно:

• Собрать тысячи пар "промпт-ответ"
• Нанять армию аннотаторов (или разориться на платформе типа Scale AI)
• Обучить reward model (модель вознаграждения) — отдельную нейросеть, которая предсказывает, понравится ли ответ человеку
• Запустить PPO (Proximal Policy Optimization) — алгоритм обучения с подкреплением, который стабильно работает только у инженеров OpenAI
• Молиться, чтобы все не развалилось

Самое смешное (или грустное): RLHF часто ломает модель. В статье "Как DPO и RLHF убивают внимание в LLM" показано, что механизмы внимания становятся на 5800% чувствительнее после выравнивания. Модель начинает "залипать" на определенных токенах.

DPO: революция, которая оказалась слишком простой

Direct Preference Optimization (DPO) появился в 2024 году и всех удивил. Идея: а что если мы выкинем всю сложную часть с reward model и PPO?

Вместо этого DPO использует простую математическую хитрость. Он напрямую оптимизирует политику модели, чтобы она предпочитала "хорошие" ответы "плохим". Формула выглядит страшно, но суть проста:

Модель учится на парах (промпт, хороший_ответ, плохой_ответ). Никаких reward models. Никакого PPO.

DPO стал хитом 2024-2025 годов. Каждый второй стартап использовал его для выравнивания своих моделей. Но у него есть проблема: он требует пар предпочтений. Нужно знать, какой ответ "хороший", а какой "плохой".

Если вы хотите быстро разобраться с DPO, посмотрите "DPO за 5 минут" — там объяснение без лишней математики.

SimPO: когда DPO стало слишком жирным

Simple Preference Optimization (SimPO) — это ответ на вопрос: "А можно еще проще?". Разработчики из UCLA в 2025 году показали, что можно убрать даже логарифмы из формулы DPO.

SimPO работает так:

1. Берем промпт
2. Генерируем два ответа
3. Сравниваем их средние log-вероятности
4. Штрафуем модель, если она предпочитает "плохой" ответ

Звучит до смешного просто. И работает. На некоторых задачах SimPO даже обгоняет DPO.

Почему? Потому что SimPO лучше сохраняет разнообразие ответов. DPO иногда делает модель слишком "осторожной" — она боится генерировать что-либо, кроме идеальных ответов. SimPO сохраняет креативность.

KTO: выравнивание без пар

Kahneman-Tversky Optimization (KTO) — это вообще другая философия. Разработчики из Stanford в конце 2025 года сказали: "А зачем нам пары? Давайте просто отмечать, нравится нам ответ или нет".

KTO основан на теории перспектив Канемана и Тверски. Люди оценивают не абсолютные значения, а изменения относительно точки отсчета.

В контексте выравнивания LLM это значит:

• Не нужно собирать пары (ответ_А лучше ответа_Б)
• Достаточно пометить каждый ответ как "хороший" или "плохой"
• Модель учится на разнице между ожидаемой и фактической полезностью

KTO особенно хорош для:

• Сценариев, где сложно сравнивать два ответа (оба могут быть хорошими по-разному)
• Систем с непрерывным обучением (пользователи ставят лайки/дизлайки)
• Задач, где важна скорость сбора данных

GRPO: когда выкидывают не только reward model, но и критика

Group Relative Policy Optimization (GRPO) — это метод, который использовала команда DeepSeekMath в 2025 году. Они выиграли несколько математических олимпиад с моделями, выровненными через GRPO.

Идея гениальна в своей простоте:

1. Генерируем N ответов на один промпт
2. Группируем их по качеству (например, с помощью другой LLM)
3. Оптимизируем модель, чтобы она генерировала ответы из лучшей группы

Никаких reward models. Никаких сложных алгоритмов RL. Простая группировка и оптимизация.

Подробнее о GRPO читайте в статье про DeepSeekMath.

SDPO: выравнивание через самодистилляцию

Self-Distillation Preference Optimization (SDPO) — это гибридный метод, который появился в начале 2026 года. Он сочетает дистилляцию знаний и выравнивание предпочтений.

Как это работает:

1. Обучаем большую модель (учитель) через DPO или RLHF
2. Маленькая модель (ученик) учится имитировать учителя
3. Но не просто копирует ответы, а учится "рассуждениям" учителя

SDPO особенно эффективен для:

• Развертывания больших моделей на edge-устройствах
• Сценариев, где важна скорость инференса
• Систем с ограниченными вычислительными ресурсами

Больше деталей в статье про SDPO.

Практический план: какой метод выбрать в 2026 году

1Оцените бюджет и данные

Если у вас меньше $10,000 и нет размеченных пар предпочтений — выбирайте KTO. Он работает с простыми лайками/дизлайками.

Если есть $10,000-$50,000 и можно собрать пары (хороший ответ vs плохой ответ) — выбирайте SimPO. Он проще DPO и часто работает лучше.

Если бюджет $50,000+ и задача критически важная — рассматривайте RLHF. Но готовьтесь к боли.

2Определите тип задачи

Для творческих задач (генерация текстов, диалоги) лучше подходят SimPO или KTO. Они сохраняют разнообразие.

Для точных задач (математика, код, фактические ответы) лучше DPO или GRPO. Они делают ответы более предсказуемыми.

Для safety-критических систем (модерация, медицинские советы) пока лучше RLHF. Он лучше контролирует edge cases.

3Начните с простого

Не пытайтесь сразу реализовать RLHF. Начните с SimPO или KTO. Соберите первые результаты. Поймите, какие данные у вас есть.

Используйте готовые реализации. На 2026 год лучшие библиотеки:

• TRL (Transformer Reinforcement Learning) от Hugging Face
• Axolotl — специализированная библиотека для выравнивания
• Alignment Handbook — набор рецептов от Hugging Face

4Тестируйте на реальных пользователях

Самый большой mistake в выравнивании — тестировать только на synthetic data. Ваши аннотаторы (часто студенты или фрилансеры) не представляют реальных пользователей.

Запустите A/B тест. Сравните выровненную модель с базовой. Измеряйте:

• Удовлетворенность пользователей (CSAT)
• Процент отказов (сколько раз модель говорит "Я не могу ответить")
• Длину диалога (не стала ли модель слишком многословной?)

Ошибки, которые все совершают (и как их избежать)

Ошибка 1: Слишком агрессивное выравнивание. Модель становится "зомби" — вежливым, но бесполезным. Решение: используйте более слабый коэффициент обучения (learning rate 1e-6 вместо 1e-5).

Ошибка 2: Выравнивание на узком наборе промптов. Модель учится хорошо отвечать только на них, а на остальных ломается. Решение: используйте diverse prompting. Добавьте промпты из разных доменов.

Ошибка 3: Игнорирование refusal steering. Модель начинает слишком часто отказываться отвечать. Решение: используйте методы из статьи про refusal steering.

Ошибка 4: Выравнивание без baseline. Как понять, что стало лучше? Решение: всегда сохраняйте checkpoint до выравнивания. Сравнивайте до и после.

Будущее выравнивания: что будет в 2027 году?

На основе трендов 2024-2026 годов можно предсказать:

1. Полная автоматизация: Модели будут выравнивать сами себя через self-play (как AlphaGo). Первые прототипы уже есть у Anthropic.
2. Мультимодальное выравнивание: Сейчас методы работают в основном с текстом. Но модели становятся мультимодальными (текст+изображение+видео). Потребуются новые методы.
3. Выравнивание в реальном времени: Модели будут адаптироваться к конкретному пользователю во время диалога. Персональное выравнивание.
4. Квантованное выравнивание: Методы типа QAT+LoRA (см. статью про QAT+LoRA) позволят выравнивать модели на мобильных устройствах.

Если вы хотите экспериментировать с несколькими методами одновременно, посмотрите Multi Method RLHF Pipeline — инструмент для запуска 6 методов в одном пайплайне.

FAQ: ответы на частые вопросы

Вопрос: Можно ли выровнять модель без человеческих данных?

Ответ: На 2026 год — нет. Все методы требуют human feedback. Но есть исследования по synthetic feedback — когда другая LLM генерирует оценки. Качество пока хуже человеческого на 30-40%.

Вопрос: Сколько данных нужно для выравнивания?

Ответ: Зависит от метода и размера модели. Для 7B модели:

• DPO/SimPO: 10,000-50,000 пар
• KTO: 50,000-200,000 промптов с лайками/дизлайками
• RLHF: 100,000+ пар + отдельный датасет для reward model

Вопрос: Выравнивание ломает знания модели?

Ответ: Да, часто. Это называется "catastrophic forgetting". Модель забывает факты, которые знала до выравнивания. Решение: использовать меньшее learning rate и добавлять regularization loss.

Вопрос: Как измерить качество выравнивания?

Ответ: Нет единой метрики. Нужно измерять:

1. Alignment (насколько ответы соответствуют ценностям)
2. Helpfulness (насколько ответы полезны)
3. Honesty (насколько ответы правдивы)
4. Harmlessness (насколько ответы безопасны)

И последний совет: не бойтесь экспериментировать. Поле выравнивания меняется каждый месяц. То, что работало в 2025, может не работать в 2026. Подписывайтесь на arXiv, следите за новыми статьями. И помните — идеального метода не существует. Есть метод, который подходит для вашей задачи, вашего бюджета и ваших данных.