RLHF

人工知能は、膨大な量の情報を用いて学習を行い、様々な能力を身につけます。しかし、特定の作業に秀でさせるためには、更なる学習が必要です。この追加学習のことを、ファインチューニングと言います。 スポーツ選手を例に考えてみましょう。選手は、まず基礎的なトレーニングを積み重ね、体力や運動能力を高めます。しかし、特定の競技で高い成績を上げるためには、基礎トレーニングに加えて、その競技に特化した練習が必要です。例えば、野球選手であれば、バッティングやピッチングの練習を、サッカー選手であれば、ドリブルやパスの練習を重点的に行います。 人工知能のファインチューニングもこれと同じです。人工知能は、大量のデータで学習することで、基本的な能力を既に持っています。この基本的な能力を土台として、特定の作業に合わせた追加学習を行うことで、その作業における性能を向上させることができます。 具体的には、人工知能モデルの中には、多数の調整可能な部分（パラメータ）が存在します。ファインチューニングでは、特定の作業に特化したデータを用いて、これらのパラメータを微調整します。これにより、より正確で効率的な処理が可能になります。 楽器の調律にも例えられます。楽器は製造された段階である程度の音程に調整されていますが、演奏者が最高の音色を引き出すためには、それぞれの弦を微調整する必要があります。ファインチューニングも同様に、人工知能モデルの「弦」であるパラメータを調整することで、その人工知能モデルが持つ潜在能力を最大限に引き出し、特定の作業において最高の性能を発揮できるようにします。つまり、ファインチューニングとは、人工知能の基本的な能力を土台としつつ、特定の目的に合わせてその性能を磨き上げるための重要な手法なのです。