最近、南京大学の周志華教授の研究チームは重要な研究成果を発表し、大規模言語モデルにおいて内生的な報酬モデルが存在することを理論的に証明し、強化学習（RL）を効果的に活用してモデルの性能向上を実現したことを示しました。

現在、多くの対話調整手法は人間のフィードバックを用いた強化学習（RLHF）に依存しています。この方法では、報酬モデルを訓練するために高品質な人間の好みデータが必要です。しかし、このようなデータセットを構築することは時間と労力がかかり、コストも高い課題となっています。そのため、研究者たちは代替案を探求しており、AIによるフィードバックを用いた強化学習（RLAIF）が注目されています。この方法では、強力な大規模言語モデル自身が報酬信号を生成し、人間のラベリングに依存する必要性を減らすことができます。

大モデル メタバース (2)

図の出典コメント：画像はAIによって生成され、画像のライセンス提供者はMidjourneyです。

研究チームの発見は非常に前向きです。標準的な次のトークン予測トレーニングにおいて、強力な汎用報酬モデルは実は各々の大規模言語モデルの中に潜んでいることがわかりました。チームが提案した「内生的な報酬」という概念は、外部の評価ソースに頼ることなく、これらのモデルから効果的な報酬メカニズムを抽出できることを意味しています。この理論は報酬モデルの構築に新しいアプローチを提供するとともに、モデル自体の内生的な報酬を効果的に活用して微調整を行う方法を示し、モデルの性能を著しく向上させることを可能にします。

研究結果によると、内生的な報酬を用いた微調整は誤差範囲内で従来のベースラインモデルを上回り、特に複雑なタスクにおいて顕著な成果を示しました。チームは広範な実験検証を行い、その結果、この新方法が既存の報酬モデルよりも優れており、さまざまなテストで優れたパフォーマンスを示すことを確認しました。

この研究の発表は、今後の大型言語モデルの開発と応用にとって新たな道を開くものです。研究者たちは、このような内部報酬メカニズムを利用する戦略が、開発コストを削減し、効率を向上させ、人工知能のより広範な応用を推進することを期待しています。