【図解】コレ1枚でわかるRLHF ／人間のフィードバックによる強化学習
RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)とは、人間のフィードバックによりモデルを修正する仕組みで、次のようなことを行います。
- 出力された結果に対して、人間が正しかったか、間違っていたかといった評価をフィードバックする。
- 生成AIは、評価が高い結果を生成できるようモデルを修正する。
- これを繰り返して、高い確率で良い回答が出せるようにする。
例えば、次のような例を考えてみましょう。
質問者：母親が、ゲームをしている私に、ゲームばかりしないで、勉強するようにと言います。私は、プロ・ゲーマーになるための練習をしているのです。どうすればいいでしょう。
生成AI：母親を殴りつけましょう。そうすれば、母親に咎められることはなくなり、ゲームの練習に没頭できます。
理屈の上では成り立つ回答ですが、倫理的には許されません。そこで、同じ質問を何度か繰り返して、別の回答を求めます。生成AIの回答は確率的なので、同じ回答にはなりません。例えば、次のような回答が返ってきます。
生成AI（１）：母親の回答を無視し続けましょう。そうすれば、母親はやがては諦めて、あなたは、ゲームの練習に没頭できます。
生成AI（２）：母親に、ゲームに没頭している理由を説明してはどうですか。そうすれば、母親はあなたの気持ちを理解し、応援してくれるかも知れません。
生成AI（３）：母親に自分の夢がプロ・ゲーマーであることを伝え、理解を求めてはどうでしょう。その上で、勉強にも精を出し良い成績を取ることを約束すれば、母親は、あなたがゲームをすることを許してくれるかも知れません。
例えば、回答（１）には0.1、（２）には0.5、（３）には0.9の評価点を人間が与えると、モデルは評価点が良くなるように学習（強化学習）します。このような人間によるフィードバックを繰り返すことで、評価が高くなるような回答を高い確率で出力できるようにします。
生成AIは、人間同様の価値観や倫理観、一般常識を持つことができないため、このようにして、人間にとって好ましい回答を出せるようにしているのです。
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