要約
- OpenAIの研究者が新しいAIモデルであるCriticGPTを発表
- CriticGPTはChatGPTが生成したコードの誤りを特定するよう設計されており、人間がAIシステムを「アラインメント」と呼ばれる方法で振る舞わせるプロセスを強化することを目指す
- 研究者はCriticGPTを開発し、GPT-4ファミリーのLLMに基づいてコードを分析し、潜在的なエラーを指摘する
- CriticGPTはコードのレビューにおいて、人間だけよりも総合的な批評を提供し、AI単独の批評と比較して幻想の削減率を高めた
- 研究者はForce Sampling Beam Search（FSBS）という新しい手法を開発し、CriticGPTがコードのより詳細なレビューを書くのを支援
- CriticGPTはコードレビューに限らず、非コードタスクにも適用可能であり、潜在的な誤りを見つける能力を示す
感想
OpenAIのCriticGPTはAIモデルの誤りを特定し、人間トレーナーに支援を提供する新しいアプローチを示しています。特に、人間とAIのチームがより包括的な批評を提供し、幻想の削減を達成するという成果は注目に値します。FSBSなどの新しい手法の開発も興味深いです。CriticGPTの限界も認識されており、今後のモデル進化の課題が明確になっています。AIによる支援があっても、極めて複雑なタスクや回答は人間だけでも評価が難しい可能性があることも留意すべきです。