大規模な言語モデル（LLM）は、自然言語処理（NLP）タスクを達成するために使われますが、人間の意図に合うように調整する必要があります。
調整方法には、教師付き学習、強化学習、報酬モデルが使われ、モデルの生成するテキストが実用的で真実かつ安全であることを目指します。しかし、それらの方法には、バイアスや有害な内容を生成するなどの問題もあります。
新たな研究では、複数のLLMを組み合わせて、人間のフィードバックを模倣する手法や、直接ポリシー最適化（DPO）を用いた調整方法が提案されています。これらにより、AIによる評価の精度を向上し、人間の介入を少なくしながらモデルを改善できる可能性があります。
本記事では、LLMを人間の価値観と合致させるための革新的な手法とその実践例を示しています。未来のAI開発への一歩を踏み出すための洞察を提供します。
出典 : Fine-tune large language models with reinforcement learning from human or AI feedback https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/fine-tune-large-language-models-with-reinforcement-learning-from-human-or-ai-feedback/
