RLHF: o que é, como funciona e como aplicar

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) é uma técnica que aprimora modelos de Inteligência Artificial (IA). Isso usando informações qualitativas diretas de avaliadores humanos para alinhar o comportamento da IA ​​com intenções, preferências e valores humanos.

No detalhe, em vez de depender exclusivamente de conjuntos de dados de respostas "corretas", RLHF usa classificações humanas de respostas geradas por IA. Visando, sobretudo, ensinar o modelo a ser mais útil, honesto e inofensivo.

Estamos falando, portanto, de uma estratégia fundamental para o treinamento de modelos como ChatGPT, entre outros.

Vamos entender isso em profundidade? Leia com atenção os tópicos a seguir:

• O que é RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

• Por que RLHF importa na prática

• Quais são os componentes centrais do RLHF

• Como se dá o fluxo de treinamento RLHF

• Desafios, limitações e vieses no RLHF

• RLHF vs RL tradicional

• Aspectos éticos, regulatórios e privacidade no Brasil

• FAQ – Perguntas frequentes sobre RLHF

O que é RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) é uma técnica de aprimoramento de modelos de IA adicionando preferências humanas a eles. Em contraste com as formas convencionais, baseadas apenas em uma matriz automatizada, o RLHF envolve avaliadores humanos para direcionar a IA aos resultados desejáveis.

Em bom português, trata-se do “aprendizado por reforço com base no feedback humano". Um tipo de aprendizado de máquina no qual um agente recebe recompensas ou penalidades dependendo de suas ações enquanto aprende a tomar decisões.

Imagine um cachorro sendo treinado. Neste caso, ele é o “agente".

Quando o cachorro faz algo desejável, ele é recompensado (reforço positivo). Já quando ele não age como se espera, a recompensa lhe é negada. Com o tempo, o cachorro aprende quais comportamentos levam a recompensas.

Em IA, o "agente" é o modelo, que é capacitado para ajustar seu comportamento de forma a maximizar as recompensas cumulativas ao longo do tempo.

Como RLHF funciona na prática

Um dos principais problemas dos modelos de linguagem (LLMs) é atender critérios operacionais: utilidade, clareza, consistência, cumprimento de políticas e redução de saídas inadequadas.

Como esses critérios são difíceis de traduzir em regras, o RLHF transforma preferências humanas em um sinal mensurável de otimização.

O feedback costuma vir como pares escolhido e rejeitado, rankings entre alternativas ou correções pontuais. A partir desse conjunto, treina-se o modelo de recompensa, que estima uma pontuação para cada resposta dado.

Essa pontuação passa a representar, de forma aproximada, o que os avaliadores preferem.

Na etapa de reforço, parte-se de um modelo já ajustado supervisionadamente (ajuste supervisionado) e aplica-se um algoritmo de otimização proximal de política.

Para conter mudanças bruscas, é comum limitar a distância em relação a um modelo de referência. Isso reduz a instabilidade e preserva a fluência. Assim, RLHF descreve um pipeline: coletar preferências, aprender a recompensa e refinar a política.

Ele melhora o alinhamento estatístico, mas não substitui validação factual nem controles em produção. Por isso, exige governança do feedback e auditoria de vieses.

Como surgiu o RLHF

Embora não tenha havido um único indivíduo que inventou o RLHF, o método se desenvolveu a partir do trabalho de vários grupos.

Os trabalhos iniciais foram realizados por pesquisadores da OpenAI, DeepMind e instituições acadêmicas que investigaram a interação entre o aprendizado por reforço e as preferências humanas.

O artigo de 2017 “Deep Reinforcement Learning from Human Preferences (Aprendizado por Reforço Profundo a partir de Preferências Humanas)”, de Paul Christiano e colaboradores, foi um marco na definição da metodologia fundamental.

De lá para cá, contudo, a técnica já passou por muitas melhorias – e segue em evolução.

Por que RLHF importa na prática

O RLHF importa porque transforma julgamento humano em um sinal de treinamento. Ele ajuda modelos de IA a produzir respostas mais úteis e seguras em uso real, onde regras fixas não capturam qualidade, contexto e adequação.

Em IA generativa, especificamente, esse ajuste costuma ser decisivo para a experiência do usuário.

É importante ter em mente que, no aprendizado supervisionado, o modelo replica padrões de um conjunto fixo de exemplos. Já no RLHF, avaliadores comparam saídas e indicam preferências.

Esse feedback passa a orientar melhorias iterativas. Ele aproxima o comportamento do modelo de objetivos humanos e de critérios operacionais definidos.

Na prática, RLHF tende a ser relevante quando o sistema até acerta, mas não entrega uma resposta considerada boa. Ele também é útil quando o que se busca otimizar é subjetivo, como naturalidade, contexto ou tom adequado.

Principais impactos operacionais:

• Qualidade percebida: melhora utilidade, clareza e consistência entre interações.
• Aderência a políticas: reduz variação de comportamento em temas sensíveis.
• Priorização de preferências: explicita critérios de avaliação e padroniza julgamento.
• Robustez de produto: diminui retrabalho de curadoria e ajustes manuais.
• Governança: cria trilhas de auditoria do que foi considerado melhor e por quê.
  Além disso, facilita testes A/B e calibração de critérios por público e canal.

Deve-se investir em RLHF quando há alto volume de uso, risco reputacional, respostas com múltiplas soluções aceitáveis e necessidade de padronização.

E, pode pode ser excesso, no caso de tarefas determinísticas, baixo impacto, ou incapacidade de sustentar coleta e revisão contínua de feedback.

→ Leia também:

• Inteligência Aumentada: o futuro da colaboração humano-máquina.

Quais são os componentes centrais do RLHF

Veja, a seguir, um detalhamento dos elementos-chave do RLHF.

Modelo de recompensa e dados de comparação

O modelo de recompensa traduz julgamentos humanos em uma pontuação numérica.

Ele aprende com dados do tipo escolhido versus rejeitado, ou com rankings entre respostas para o mesmo pedido. Assim, ele aproxima a pergunta operacional: qual resposta é melhor para este caso.

Quanto à qualidade desse componente, ela depende de cobertura e consistência. Dentro disso, se o conjunto de comparação não inclui casos difíceis, o modelo de recompensa vira um otimizador de trivialidades.

Além disso, se os avaliadores usam critérios diferentes, a recompensa aprende ruído. Por isso, critérios e guias de avaliação precisam ser explícitos, versionados e testados.

Coleta de feedback humano e demonstrações

O feedback humano pode assumir três formatos práticos: comparações pareadas, ordenação de múltiplas alternativas e correções exemplares.

Em modelos de linguagem, o mais comum é a comparação pareada. Isso porque ela reduz custo e melhora consistência entre avaliadores.

Esse estágio é de governança, não só anotação. Ele exige definição de escopo, amostragem representativa, treinamento de avaliadores, dupla revisão e métricas de concordância. Também exige segregação de dados por domínio, idioma e sensibilidade, pois as preferências mudam conforme o contexto.

Ajuste supervisionado (SFT) e refinamento

Antes do reforço, aplica-se o ajuste supervisionado, SFT, para ensinar o formato de resposta desejado. Ele melhora a coerência e reduz a chance de o modelo produzir saídas fora de padrão.

Depois, o RLHF refina o comportamento onde o SFT não captura bem critérios subjetivos ou difíceis de especificar por exemplos.

O ponto de atenção é o overfitting de estilo.

Na prática, se o SFT e o feedback privilegiam uma voz única, o modelo perde flexibilidade e passa a responder com fórmulas. Portanto, é preciso mitigar com diversificação de fontes, uso de prompts de validação e medição de regressões por tarefas.

Otimização de políticas com RL (PPO)

Na fase de reforço, o modelo é tratado como uma política que gera respostas.

O algoritmo procura aumentar a recompensa prevista, mas precisa conter deriva. Por isso, práticas comuns incluem um modelo de referência e penalização por divergência, para limitar mudanças bruscas e preservar fluência.

O risco aqui é a Lei de Goodhart: quando a métrica vira alvo, o modelo aprende atalhos para agradar o modelo de recompensa, sem melhorar a utilidade real.

Quanto ao controle, ele passa por avaliação fora do treino, com casos cegos, auditoria de vieses e monitoramento contínuo em produção.

Como se dá o fluxo de treinamento RLHF

O RLHF entra depois do pré-treinamento e, em geral, após o ajuste supervisionado. Ele organiza um ciclo de melhoria guiado por preferências humanas.

Na operação, o fluxo exige três checkpoints: criar uma base que siga instruções, aprender uma recompensa a partir de comparações e otimizar o modelo sem causar deriva.

Além disso, critérios, amostragem e registro de decisões precisam ser definidos antes do treino, para reduzir ruído e facilitar auditoria.

Pré-treinamento vs RLHF

O pré-treinamento ensina o modelo a prever texto a partir de grandes bases textuais. Ele entrega competência linguística e conhecimento estatístico, porém não define o que é uma boa resposta para um usuário, um canal ou uma política.

Já o RLHF atua no pós-treinamento e muda o objetivo: em vez de só prever o próximo token, o modelo maximiza uma recompensa que aproxima preferências humanas.

Essa recompensa vem de comparações entre respostas e captura critérios difíceis de codificar, como utilidade e adequação. Isso explica por que um modelo pode ser fluente e ainda falhar em contexto, segurança ou consistência.

No pipeline, geralmente uma política de referência limita mudanças e preserva o que já funciona.

Etapa de SFT: ajuste fino supervisionado

A etapa de SFT, ajuste fino supervisionado, prepara o modelo para seguir instruções e responder em formatos esperados. Nela, usa-se um conjunto de demonstrações, como pares pergunta–resposta e exemplos de recusa quando necessário, para ensinar estrutura e limites.

O SFT reduz respostas erráticas, melhora a aderência a instruções e cria um ponto de partida estável para o reforço. Ainda assim, ele não resolve preferências relativas, como escolher a melhor entre duas respostas plausíveis, nem controla bem trade-offs de concisão versus completude. Por isso, o SFT precisa de validação, testes de regressão e cobertura de casos difíceis.

Fase de RLHF e avaliação

Com o modelo baseado em SFT, coleta-se feedback humano sobre várias respostas para o mesmo pedido, tipicamente por escolha entre opções.

Para aumentar a consistência, é comum usar avaliação e medir concordância. Em seguida, treina-se um modelo de recompensa para estimar a preferência. E, por fim, aplica-se aprendizado por reforço, com frequência via otimização proximal de política (PPO), para atualizar o modelo e aumentar a recompensa prevista, controlando a distância em relação ao modelo de referência.

O estágio crítico é a avaliação: medir preferência em conjuntos cegos, testar regressões por domínio e monitorar Goodhart, quando o modelo aprende a agradar a recompensa sem melhorar a utilidade real.

Em produção, esse é ciclo: fazer amostragem de casos, versionar critérios e acompanhar métricas ao longo do tempo para detectar deriva e ajustar padrões.

Desafios, limitações e vieses no RLHF

É importante saber também que o RLHF carrega limites estruturais.

Ele depende de julgamentos humanos, de um modelo de recompensa imperfeito e de uma etapa de otimização que pode explorar atalhos. Por isso, sem governança, o processo troca um tipo de erro por outro.

Viés

O primeiro risco é viés de avaliador.

As preferências variam por cultura, domínio e objetivo. Até bons guias não eliminam divergência, e pontuações diretas tendem a ser ruidosas, motivo pelo qual rankings e comparações são usados com frequência.

Recompensa enganável

Também a recompensa enganável é um risco.

Se a política aprende a maximizar a pontuação sem melhorar a utilidade, ela pode gerar saídas incoerentes que ainda assim parecem boas para o modelo de recompensa. Penalidades de divergência ajudam, porém não resolvem o problema sozinhas.

Regressão e deriva

O terceiro risco está relacionado a regressão e deriva.

Mudanças no mix de prompts, no produto ou no público alteram o que significa melhor. Basicamente, sem avaliação cega e monitoramento contínuo, o modelo degrada em áreas específicas sem sinal óbvio.

Custos e escalabilidade

Há ainda custo e escalabilidade.

Coletar, treinar e auditar feedback exige rotina, orçamento e responsabilidade sobre dados. Além disso, RLHF não garante factualidade e pode manter saídas nocivas, mesmo após melhorias.

Sinais práticos incluem queda de diversidade, respostas prolixas, recusas excessivas e melhora aparente só em testes internos.

→ Controles mínimos recomendados:

• amostragem estratificada;
• medição de concordância entre avaliadores;
• conjuntos de validação por domínio;
• e revisões independentes periódicas dos critérios.

RLHF vs RL tradicional

O RLHF e o aprendizado por reforço tradicional (Reinforcement Learning – RL) partem da mesma base: um agente ajusta sua política para maximizar uma recompensa. A diferença é a origem desse sinal.

No RL tradicional, a recompensa costuma ser definida por regras, simulação ou ambiente físico. No RLHF, a recompensa é aprendida a partir de preferências humanas, geralmente por comparações entre respostas.

Isso muda o que se otimiza.

No RL tradicional, o alvo é desempenho objetivo, como tempo, custo, energia ou taxa de sucesso. No RLHF, o alvo é qualidade percebida, adequação e aderência a políticas, que variam por contexto e são difíceis de formalizar.

Na decisão prática:

• Use RL tradicional quando há métricas claras e ambiente observável.
• Pratique RLHF quando há múltiplas respostas aceitáveis e a escolha depende de julgamento.
• Combine os métodos quando o sistema precisa de controle objetivo e, ao mesmo tempo, de alinhamento com usuários.

Em ambos os casos, a validação fora do treino é obrigatória. Sobretudo para evitar otimização de atalhos e regressões, em produção e por domínio.

Aspectos éticos, regulatórios e privacidade no Brasil

Como você viu, o RLHF depende de coleta de feedback e, com frequência, registra prompts, respostas e rótulos. Nesse material, podem aparecer dados pessoais, inclusive dados sensíveis, dependendo do domínio e do canal.

Por isso, ao levar a técnica a cabo, é importante se atentar à Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Ela define princípios como finalidade, adequação, necessidade, transparência e segurança para qualquer tratamento de dados, inclusive em atividades de treinamento e avaliação de modelos.

A LGPD também organiza papéis e responsabilidades:

• Controlador define finalidades e meios.
• Operador executa o tratamento em nome do controlador.
• Encarregado atua como canal com titulares e como apoio interno de conformidade, o que influencia contratos, auditoria e gestão de incidentes. Inclui direitos do titular e revisão humana.

Vale ter sempre em mente que, em RLHF, o risco cresce quando o feedback se torna repositório de interações reais. Sendo assim, práticas de privacidade por padrão ganham peso: minimização de dados, segregação de ambientes, controles de acesso, retenção limitada e descarte verificável.

Dentro disso, a rastreabilidade do pipeline, com versionamento de critérios de avaliação e de conjuntos de dados, facilita identificar vieses e regressões. Além de sustentar prestação de contas operacionais.

No plano regulatório, o debate brasileiro sobre Inteligência Artificial segue avançando.

O PL 2.338/2023, por exemplo, merece atenção. Ele trata de desenvolvimento e uso ético e responsável, com referência a direitos e mitigação de vieses. Isto é, quando aprovado, esse projeto de lei deverá elevar exigências de governança e avaliação de risco em sistemas de maior impacto.

FAQ – Perguntas frequentes sobre RLHF

1. RLHF pode ser substituído por DPO?

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