「RFT（Reinforcement Fine-Tuning）」って何だろう？

4日 ago
masamunesakaki
1 minute

最近OpenAIが力を入れている、新しいAIの調整方法「RFT」を、わかりやすく解説します。

【①RFTってなに？簡単に】

「RFT（Reinforcement Fine-Tuning）」は日本語で、

  • Reinforcement → 強化（報酬をあげて伸ばすこと）
  • Fine-Tuning → 微調整（ちょっと直して上手くすること）

つまり、「報酬を使ってAIをちょっとずつ調整して賢くする」方法です。

具体的には、AIが何かをしたときに、「いいね！」と報酬を与えてあげることで、AIが自分から良い行動をとれるように成長させます。

「Reinforcement（強化）」の語源はフランス語とラテン語にさかのぼります。

語源： 「reinforcement」は、英語の「reinforce（強化する）」に「-ment（〜すること）」が付いた名詞です。

「reinforce」は、古フランス語 re(en)forcier に由来し、

さらにさかのぼるとラテン語 re-（再び）＋ infortis（強い）＝「再び強くする」という構成になります。

つまり、reinforcement は文字通り「再び強くすること」や「補強する行為」という意味から来ていて、心理学やAIでの「強化学習」でも、「望ましい行動を強くする仕組み」としての意味が自然に繋がっています。

AI文脈でもピッタリな語源ですよ。

【②従来のやり方と何が違う？】

これまでAIの調整には主に「教師あり学習（SFT:Supervised Fine-Tuning）」という方法が使われていました。

  • 従来（SFT）： AIに大量の「正解」を覚えさせて、真似をさせる方法。

    • → 大量の正解データが必要で、データの範囲外は苦手。

  • 新しい方法（RFT）： AIが自分で試行錯誤しながら、「いい行動」を探せる方法。

    • → 少ないデータでもうまく学習でき、未知の状況にも対応できる。

たとえるなら：

  • SFTは「正解の答えを暗記させる勉強」
  • RFTは「問題の解き方を自分で工夫する勉強」

と言えます。

【③RFTの仕組みをかんたんに】

RFTは「強化学習（RL）」という方法を使っています。強化学習はこんな感じで進みます：

  1. AIが何かをやってみる（出力する）。
  2. その行動に対して点数（報酬）がつけられる。
  3. 点数が高い行動をAIは学び、次はもっと良い行動ができるようになる。

ゲームみたいな感覚ですね！

例えばゲームで敵を倒したら得点が入り、次も敵を倒そうとするのに似ています。

【④OpenAIが使うRFTのやり方】

OpenAIが実際にRFTをどうやっているか、簡単にまとめます。

  • 最初にすごく賢いAIモデル（GPTなど）を準備する。
  • 特定の問題に対して、「良い答え」「悪い答え」を判定する仕組み（グレーダー）を作る。
  • AIが出した答えをそのグレーダーが評価して、良ければ報酬を与える。
  • 報酬がたくさんもらえるように、AIが自分自身を微調整していく。

こうしてAIは「答えそのものを覚えるだけでなく、良い答えを出す方法まで理解していきます」。

【⑤RFTのいいところ・注意点】

🌟 RFTのメリット：

  • 少ないデータでも上手く学習できる。
  • 専門分野のような難しい問題にも対応できる。
  • 未知の問題にも柔軟に対応する力がつく。

⚠️ 注意点：

  • 報酬の設計をミスすると、AIが変な方向に学習してしまうこともある。
  • 強く調整しすぎると、もともと持っていた知識を忘れてしまうこともある。

なのでRFTを使うときは、「良い報酬の設定」と「慎重なチェック」が大切です。

【⑥RFTってどんなことに使える？】

RFTが得意な分野はたくさんあります。

  • 質問への回答（医療や法律など専門知識を必要とする質問）
  • AIによる文章の要約やコード生成
  • ロボットを賢く動かすこと

たとえば、OpenAIは患者の症状から病気を当てる医療分野で、RFTを使ってAIの精度を大幅に向上させました。

【⑦これからのRFTはどうなる？】

RFTがさらに進化するとこんな未来が期待できます。

  • 少ないデータで誰でも高性能な専門AIを作れるようになる。
  • 自分の好みに合わせてAIをカスタマイズできる。
  • AIがユーザーの反応から自動で学んで進化していく。

ただし、そのためには以下のような課題もクリアする必要があります。

  • 大きいモデルで学習させるときのコストや時間の問題。
  • 安全性や倫理的問題（AIが間違った学習をしないようにする）。
  • ユーザーからのフィードバックを適切に取り入れる方法。

これらの問題を慎重にクリアしながら、RFTはますます身近になっていくでしょう。

【まとめ🌱】

RFTとはつまり：

「AIに『いいね！』の報酬をあげながら、少しずつ試行錯誤で賢くさせる、新しい学習法」

と覚えておくと良いですね。