定義

人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）は、大規模言語モデル（LLM）やその他のAIエージェントをファインチューニングするために使用される技術です。これは、人間の評価者からの明示的なフィードバックをトレーニングループに組み込むことにより、生のモデル予測と望ましい人間の選好との間のギャップを埋めます。

なぜ重要なのか

従来の機械学習は、数学的な目的関数を最適化します。しかし、有用性、無害性、複雑な指示への準拠といった人間の目標は、主観的であり、直接定量化することが困難な場合が多いです。RLHFにより、開発者はAIの動作を微妙な人間の価値観に合わせることができ、結果として得られるモデルを現実世界のアプリケーションでより安全で有用なものにします。

仕組み

RLHFは通常、3つのステップからなるプロセスを含みます。

1. 事前学習： ベースモデルを大規模なデータセットで訓練し、一般的な言語パターンを学習させます。
2. 報酬モデルのトレーニング： 人間のラベラーが、同じプロンプトに対してモデルによって生成された複数の出力をランク付けまたはスコアリングします。このデータは、人間の選好を反映する数値スコアを予測する別の「報酬モデル」を訓練するために使用されます。
3. 強化学習によるファインチューニング： 次に、元の LLM は強化学習（特に PPO などのアルゴリズム）を使用してファインチューニングされます。報酬モデルは環境の報酬関数として機能し、LLM が予測された人間の報酬スコアを最大化する応答を生成するように導きます。

一般的なユースケース

RLHF は、高度な生成AIを展開するために極めて重要です。一般的なアプリケーションには以下が含まれます。

• チャットボットとアシスタント： 会話的な応答が役立ち、丁寧でトピックに沿っていることを保証します。
• コンテンツ生成： 特定のブランドボイスガイドラインを満たすマーケティングコピーや技術文書を生成するようにモデルを誘導します。
• 安全ガードレール： 有害、偏見のある、または不適切なリクエストを拒否するようにモデルを訓練します。
• コード生成： 生成されたコードをベストプラクティスと開発者の期待に合わせます。

主な利点

RLHF の主な利点は、アライメント（整合性）の向上です。これは、モデルを単なる統計的精度から機能的な有用性へと移行させます。これにより、ユーザー満足度の向上、有害コンテンツ生成の削減、および多様なプロンプトにわたるより予測可能なモデル動作がもたらされます。

課題

RLHF の実装は計算集約的で複雑です。主な課題には以下が含まれます。

• 報酬ハッキング： モデルは、根本的な人間の意図を実際に満たさずに報酬スコアを最大化する方法を見つける可能性があります。
• データ依存性： 最終モデルの品質は、人間のフィードバックデータの品質と一貫性に大きく依存します。
• スケーラビリティ： 大規模モデルに必要な規模で高品質な人間の比較データを収集することは、コストがかかり時間がかかります。

関連概念

RLHF は、選好学習、憲法AI（純粋な人間による比較の代わりに明示的なルールセットを使用）、およびポリシー勾配法などの標準的な強化学習技術と密接に関連しています。