強化学習（RLHF）によるモデル自体の脱獄耐性向上とファインチューニング

強化学習（RLHF）によるモデル自体の脱獄耐性向上とファインチューニングとは

強化学習（RLHF）によるモデル自体の脱獄耐性向上とファインチューニングとは、大規模言語モデル（LLM）などのAIモデルが、倫理に反する、あるいは危険な指示（「脱獄プロンプト」と呼ばれる）に対して不適切な応答を生成しないよう、モデル自身の挙動を改善する技術です。具体的には、人間が生成したモデルの応答を評価し、その評価を報酬として強化学習のプロセスに組み込むことで、モデルがより安全で、望ましい振る舞いをするように追加学習（ファインチューニング）を行います。これは、AIモデルの脆弱性対策である「脱獄対策」の中核をなす手法の一つであり、AIの倫理的な利用とセキュリティを強化するために不可欠なプロセスであると位置づけられます。

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