「UCバークレーの研究者たちは、Chain of Hindsight(CoH)という新しい技術を提案しましたこれにより、LLMsがあらゆる形式のフィードバックから学び、モデルのパフォーマンスを向上させることが可能となります」

UC Berkeley researchers propose a new technology called Chain of Hindsight (CoH) that allows LLMs to learn from feedback in all forms and improve model performance.

過去数年間、大規模なニューラルネットワークが研究者の注目を集めています。これは、自然言語理解や難解な数学の方程式の解決、さらにはタンパク質構造の予測など、さまざまなタスクで優れたパフォーマンスを発揮するためです。しかし、これらのモデルが社会に建設的な貢献をするためには、人間の価値観に合致し、人間の好みを考慮することが重要です。ヒューマンフィードバックの利用は、これを達成するための最も重要な要素の一つであり、正確性、公平性、バイアスなどの幅広い指標に基づいてこれらのモデルのパフォーマンスを評価し、より倫理的な出力を生成するための改善方法を提供します。ユーザーフィードバックの組み込み効率を向上させるために、研究者たちは過去数年間にさまざまなヒューマンインザループシステムのアプローチを試行してきました。その結果、ChatGPTとInstructGPTは、ヒューマンフィードバックを利用して驚くべき結果を示しました。

これらの言語モデリングのパフォーマンスの向上は、主に教師ありファインチューニング(SFT)と人間のフィードバックによる強化学習(RLHF)アプローチによる戦略によるものとされています。これらの戦略は、言語モデルのパフォーマンスに関する有望な結果を達成する上で大きく貢献していますが、それぞれに固有の欠点があります。SFTは主に人間の注釈に頼っており、これらのモデルは使用が困難でデータの利用効率も低いです。一方、強化学習は報酬関数に基づいて動作するため、これらのモデルを最適化することは非常に困難です。

これらの問題に対処するため、カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、フィードバックを文に変換し、モデルがフィードバックを理解するためにファインチューニングするという新しい技術を開発しました。この技術は、言語で提供される大量のフィードバックを人間がどのように処理するかに大いに触発されたものです。この技術の設計時の研究者の目標は、強化学習を使用せずにすべてのフィードバックを十分に活用する一方で、SFTとRLHFの強みを組み合わせることで、モデルがより正確かつ効果的にさまざまなタスクを実行できるようにすることでした。

研究者たちは、人間は言語形式の豊かなフィードバックから効果的に学ぶことができるという事実を利用しました。事前学習された言語モデルが文脈で効果的に学習する能力が優れていることを考えると、すべてのフィードバックを文に変換し、モデルにフィードバックに従うように学習させる可能性について研究者たちは疑問を抱きました。具体的には、研究者たちはモデルをファインチューニングして結果を予測させる一方で、1つ以上のソートされた結果とそのフィードバックを比較の形式で使用することを提案しました。CoHは、訓練中にランダムに1つ以上のモデルの出力を選択し、比較の形で肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックの両方を含む文を構築するためにそれらを利用します。例えば、2つの例文は「以下は悪い要約です」と「以下の要約はより良いです」となります。モデルは推論時に肯定的なフィードバックを使用して望ましい出力を生成します。

CoHのアプローチにより、モデルは肯定的なフィードバックと否定的なフィードバックの両方から学習することができ、否定的な属性やエラーを特定して修正することができます。この戦略には、より有機的なスタイルのフィードバックやトレーニングシステムなど、さまざまな利点があります。また、CoH技術は、研究者による数多くの実験的評価において、言語モデルと人間の好みの相関において以前のアプローチを大幅に上回る成果を behしました。この方法はヒューマン評価で好まれ、要約やディスカッションのタスクでも非常に優れた結果を behしました。カリフォルニア大学バークレー校のチームは、CoHが将来的に自動や数値のフィードバックなど、さまざまなタイプのフィードバックを使用する際に大きな潜在能力を持つと強く信じています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

機械学習

「マイクロソフト、Azureカスタムチップを発表:クラウドコンピューティングとAI能力を革新する」

産業の持続的な噂の中で、Microsoftの長らく待ち望まれていた発表がイグナイトカンファレンスで明らかになり、テックランドス...

機械学習

「深層学習による遺伝子制御の解明:オルタナティブスプライシングの理解に向けた新たなAIアプローチ」

オルタナティブスプライシングは、遺伝子の制御において基本的なプロセスであり、単一の遺伝子が複数のmRNAバリアントと様々...

AI研究

このAI研究では、BOFT(Foundationモデルの適応のための新しい一般ファインチューニングAIメソッド)を紹介します

人工知能の分野における最近の進展、特に大規模言語モデルの導入は、ほぼすべての領域でAIの道を開いています。ChatGPTやStab...

機械学習

「自動通話要約を通じて、エージェントの生産性を向上させるために生成的AIを使用する」

あなたのコンタクトセンターは、ビジネスと顧客の間の重要なリンクとして機能しますコンタクトセンターへのすべての電話は、...

AI研究

このAI研究により、チップデザインに適した言語モデルの独自な手法が紹介されています

ChipNeMoは、市販のLLMに頼らずに、ドメイン適応技術を用いた産業用チップデザインにおけるLLMの利用を探求しています。これ...

AI研究

ストリートビューが救いの手を差し伸べる:ディープラーニングが安全な建物への道を開拓

Googleストリートビューなどで使用される画像は、フロリダ大学の人工知能助教授Chaofeng Wang氏の手によって新たな目的を持つ...