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  "slug": "rlhf",
  "term": "Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana",
  "summary": "Ajuste posterior en el que las preferencias de personas orientan el comportamiento del modelo.",
  "definition": "En el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, evaluadores comparan respuestas y esas preferencias se usan para entrenar un modelo de recompensa que guía el ajuste del modelo. Lo que se optimiza es esa recompensa, no directamente la exactitud objetiva.",
  "context": "Explica por qué los modelos comerciales responden con un tono servicial y rechazan ciertas peticiones.",
  "pitfalls": "Interpretar la amabilidad aprendida como fiabilidad. El proceso premia respuestas que gustan, y una respuesta agradable puede ser incorrecta.",
  "related": [
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/fine-tuning",
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/obediencia-a-instrucciones",
    "https://observatoriodeagentes.com/glosario/alucinacion"
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  "category": "Modelos y aprendizaje",
  "tags": [
    "Modelos y aprendizaje"
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  "published": "2026-09-11",
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  "citation": "Observatorio de Agentes, «Aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana» (OBS-072), https://observatoriodeagentes.com/glosario/rlhf"
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