<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>DPO on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</title><link>/tags/dpo/</link><description>Recent content in DPO on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте</description><generator>Hugo</generator><language>ru</language><lastBuildDate>Sun, 07 Jun 2026 14:00:00 +0300</lastBuildDate><atom:link href="/tags/dpo/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Как снизить токсичность языковых моделей</title><link>/articles/kak-snizit-toksichnost-yazykovykh-modeley/</link><pubDate>Sun, 07 Jun 2026 14:00:00 +0300</pubDate><guid>/articles/kak-snizit-toksichnost-yazykovykh-modeley/</guid><description>&lt;h2 id="введение-когда-модель-говорит-то-чего-не-должна"&gt;Введение: когда модель говорит то, чего не должна&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;Вы попросили языковую модель закончить безобидную фразу — и получили в ответ ненависть, угрозу или оскорбление. Звучит как сценарий из антиутопии, но это реальная и воспроизводимая проблема, с которой сталкиваются все крупные разработчики ИИ.&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Большие предобученные языковые модели обучаются на огромных коллекциях интернет-данных и неизбежно усваивают токсичные паттерны поведения и предубеждения из Сети. При всей своей мощи и успехах в задачах NLP, для безопасного использования в реальных приложениях они требуют жёсткого контроля над процессом генерации.&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>