要約:
- OpenAIは、Reinforcement Fine-Tuning（RFT）を導入し、OpenAI o1 AIモデルに新機能を追加した。
- RFTは、汎用的な生成AIを特定の領域専門のウィザードに変換する手法。
- RFTは、AIモデルを領域固有に微調整し、フィードバックを通じて学習を促す。
- RFTは、AIが正しい場合に報酬を与え、誤っている場合に罰を与えることでAIを誘導する。
- RFTは、AIモデルのチェーンオブソートリーニングを向上させる可能性がある。
考察:
RFTは、OpenAIのAIモデルに新たな可能性をもたらす重要な手法であり、AIを特定の領域に適応させる際に有用である。AIの微調整を通じて、領域固有の能力を向上させることが期待される。この手法の進化により、AIの将来の発展に寄与する可能性があると考えられる。