メタ報酬型 LLM: LLM が自身の判断を判断し、フィードバックを利用して判断スキルを向上させる自己改善型アラインメント手法 – MarkTechPost

• 大規模言語モデル（LLMs）は、指示の追跡やユーザークエリへの応答において進展を遂げている。
• 現在の指示調整プロセスは、人間生成データの獲得が高価かつ時間がかかるという課題に直面している。
• 研究者たちは、LLMsと人間の価値観を整合させる様々な方法を模索している。
• Meta-Rewardingメソッドは、LLMsの指示従う能力を向上させる新しい方法として導入された。
• Meta-Rewardingは、モデルの判断能力を向上させるためにメタジャッジを導入し、モデルの総合的な指示従う能力を向上させる。

Meta-Rewardingは、LLMsの指示従う能力を向上させるための新しい方法として有益であり、研究者たちは今後もAIの発展に向けた効果的な手法の発見に注力する必要があると考えられる。

元記事: https://www.marktechpost.com/2024/08/07/meta-rewarding-llms-a-self-improving-alignment-technique-where-the-llm-judges-its-own-judgements-and-uses-the-feedback-to-improve-its-judgment-skills/