RLHF（人のフィードバックによる強化学習）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）

RLHFとは、人がAIの答えを比べて評価し、その好みに合うようAIを学習させる手法のことです。Reinforcement Learning from Human Feedbackの略で、日本語では「人のフィードバックによる強化学習」と呼びます。2022年にOpenAIが発表したInstructGPTで知られるようになりました。指示に従う、丁寧に答えるといった振る舞いを身につける段階で使われます。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）関連用語

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）に関連する単語は以下の通りです。

• 強化学習（Reinforcement Learning）強化学習そのものとは？→
• Constitutional AI人の代わりにAIが評価する方法は？→
• 大規模言語モデル（LLM）大規模言語モデルとは？→
• ファインチューニング（Fine-tuning）追加で学習させる調整とは？→
• AIアライメントAIを人の望みに合わせるとは？→
• ハルシネーションそれでも間違うのはなぜ？→

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）で知っておくと得する有益情報

RLHFは、AIが人にとって使いやすくなる大事な工程です。知っておきたい点を3つにまとめました。

• 3段階で進めるのが定番例を見せる学習、評価モデルづくり、強化学習の順で進める説明が一般的です。
• 評価する人の好みが映る評価者の価値観や癖が、AIの答え方にも反映されます。
• 間違いの根絶ではない自然で丁寧な答えにはなるものの、誤りが消えるわけではありません。

RLHFの3つの段階（一般的な説明）

RLHFの理解クイズ

RLHFで、人は主に何をするでしょう。

AIの答えを比べて、良し悪しを評価するAIのプログラムを1行ずつ書くAIの使用料を決める

RLHFは、AIを人に使いやすくする仕上げの工程です。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）やさしい解説

人がAIを採点するって、先生みたいだね。

その通りです。作文を書いた生徒に、先生が「こっちの書き方がいいね」と伝えるのに似ています。

生徒は少しずつ、先生が良いと言う書き方を身につけていきます。

社内でAIを使うと、答えが丁寧で指示に沿っていると感じる場面があります。その裏で、人の評価を使った調整が行われています。ただし評価した人の好みも混ざるので、自社の基準に合うかは、実際の業務で試して確かめましょう。

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）についてのみんなの疑問

RLHFは何のために行うんですか？

AIの答えを、人にとって役立つ形に近づけるためです。学習しただけのモデルは、質問に関係ない文章を続けることがあります。人の評価で調整すると、指示に沿った自然な受け答えへ近づきます。

RLHFをすれば、間違いはなくなりますか？

なくなりません。誤りが残ることは前提です。評価は答えの好ましさを高めますが、事実の正しさを保証するものではありません。重要な内容は、人が確認する流れを残しましょう。

自社でもRLHFをやる必要はありますか？

ほとんどの会社は、自分で行う必要はありません。手間と費用が大きく、専門の知識も要ります。提供会社が調整したモデルを使い、自社の資料や指示の工夫で品質を上げる進め方が現実的です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

参考にした公式情報：InstructGPT論文（arXiv）

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