RLHFを用いた大規模言語モデルの価値観チューニング手法

RLHFを用いた大規模言語モデルの価値観チューニング手法とは

RLHFを用いた大規模言語モデルの価値観チューニング手法とは、人間からのフィードバックに基づいた強化学習（Reinforcement Learning from Human Feedback）を適用し、大規模言語モデル（LLM）の出力が人間の意図や倫理的価値観に合致するように調整する技術です。この手法では、まず人間がLLMの複数の応答を評価し、その評価を基に報酬モデルを構築します。次に、その報酬モデルを使ってLLMを微調整することで、より安全で、有用かつ、望ましい振る舞いをするように導きます。これは、生成AIの安全性と信頼性を高める「AIアライメント」という広範な課題において、不適切・有害な出力を抑制し、AIを人間社会の価値観に調和させるための核心的なアプローチとして位置づけられています。

このキーワードが属するテーマ