- 大規模言語モデル（LLM）のアライメント問題：LLMが人間の価値観や意図と整合するように振る舞う課題
- 人間のフィードバックを使用した強化学習（RLHF）：人間のフィードバックを利用して言語モデルを調整し、人間の好みにより合致させる手法
- 報酬モデルの革新：報酬モデルを導入してLLMの出力に人間の好みのスコアを生成する
- データ収集フェーズ：人間評価者に提示されたテキストから、基準モデルが生成した2つの出力を評価
- トレーニングフェーズ：データサンプルを使用して報酬モデルをトレーニングし、基準モデルのパラメータを更新
- 強化学習を通じた言語モデルの調整：報酬モデルのスコアを利用して基準モデルのパラメータを更新
- 報酬フリーメソッド：新しい報酬モデルのトレーニングを回避し、既存の基準モデルを使用して最適モデルを達成する方法
- DPOトレーニングとフィードバックループフェーズ：基準モデルから最適モデルポリシーに到達するために報酬関数のスペースを最適化するか、報酬からポリシーへのマッピング関数を学習してポリシー自体を最適化する
私の考え：RLHFは人間の価値観に合致した言語モデルを育てる革新的手法であり、報酬モデルや報酬フリーメソッドなど、人間のフィードバックを活用する方法が興味深いと感じました。人間の好みや価値観を考慮しつつ、言語モデルを洗練させる取り組みは、AIの進化において重要な一歩だと思います。
元記事: https://towardsdatascience.com/llm-alignment-reward-based-vs-reward-free-methods-ef0c0f6e8d88