要約:
- OpenAIは新しい方法、Rule-Based Rewards (RBRs) を導入し、AIモデルを安全な行動に整合させることを目指す。
- RBRsは明確なルールを使用してAIの安全性と信頼性を向上させ、効率的に役立つ行動と害の防止をバランスさせる。
- RBRsはヒトからのフィードバックに頼らず、安全な行動への整合性を高める新しい手法であり、モデルの信頼性を向上させる。
- RBRsはRLHFに代わる解決策として、モデルの出力が安全基準を満たしているかを評価するために明確なルールを使用する。
- 提案を定義し、モデルの応答の理想的または非理想的な側面に関する単純な文をマッピングすることで、RBRsの実装が行われる。
- RBRsの実験では、ヒトからのフィードバックを受けたモデルと比較して安全性のパフォーマンスが同等であり、訓練プロセスが迅速かつ費用効果的であることが示された。
- RBRsは明確なルールがあるタスクに適しており、エッセイ執筆などの主観的なタスクに適用するのは難しい。
- RBRsは安全なトレーニングに限定されず、モデルの応答のパーソナリティやフォーマットを調整するなど、さまざまなタスクに適応できる。
- OpenAIは研究者と実務家にRBRsの可能性を探求するよう招待し、安全で整合性の取れたAI分野の進歩を促進する。
考察:
RBRsはAIモデルの安全性と信頼性を向上させる新しい手法であり、ヒトからのフィードバックに依存しない点が革新的です。この手法は効率的で迅速なトレーニングプロセスを可能にし、モデルが安全な行動を遵守することを保証します。また、RBRsの柔軟性により、安全基準が変化しても迅速に適応できる点が注目に値します。
元記事: https://appdevelopermagazine.com/openai-model-safety-improved-with-rule-based-rewards/