AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署で「SFTとRLどちらが良いか」と話題になりまして。正直、用語からして呪文でしてね。要するに何が違うのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず簡単に分けると、Supervised Fine-Tuning (SFT)（教師ありファインチューニング）は「例を見せて正しく答えさせる訓練」で、Reinforcement Learning (RL)（強化学習）は「行動して結果に応じて報酬を与え学ばせる訓練」です。投資対効果という視点では、SFTは短期的に出力を安定させやすく、RLは長期的に変化する現場に強い、という性質がありますよ。
なるほど。もう少し事業寄りに言うと、SFTは現場のマニュアル通りに確実にやらせる感じで、RLは現場の変化に合わせて自律的に適応する感じですか。
その理解で合っていますよ。もう少しだけ要点を三つで整理しますね。1) SFTはデータに忠実で短期導入が速い。2) RLは環境の変化に対して汎化しやすく中長期で力を発揮する。3) SFTはRLを助ける前段階として有用で、順番に使うと効くんです。
これって要するに、SFTは「過去の成功事例を丸覚え」しているだけで、RLは「成功の原理を自分で学んで応用できる」ということ？
はい、その言い方は非常に的確です。ただ補足すると、SFTは出力の形式を整える利点があり、それがないとRLが安定しにくい場面があるんです。ですから順番に使う設計は投資対効果の面でも合理的に働く場合が多いですよ。
実務で言えば、例えば製造ラインの指示書に忠実な品質チェックはSFTで、現場の予期せぬ変化に対応する自律的な判定はRLで賄う、という使い分けができる、と理解していいですか。
まさにその通りです。現場導入の実務的観点で押さえるべき点を三つだけ短く示します。第一に初期投資と導入速度、第二に長期的な運用・保守コスト、第三に現場データの質と安全策です。これを基にプロトタイプを作れば、無駄な投資を避けられるんです。
分かりました。まずはSFTで現場ルールを安定化させ、その後でRLで応用力を付ける。これなら私の組織でも段階的に予算を振れる気がします。拓海先生、ありがとうございます。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。プロトタイプでは小さな成功体験を積み、成果が出たら段階的にRLを導入する。これで現場の不安を最小化しつつ、将来的な汎化能力を確保できるんです。
では私の言葉でまとめます。SFTでまず型を作り短期効果を確保し、その上でRLを使って現場の変化に強いAIを育てる。これがこの論文の核心であり、実務での導入順序として現実的だ、という理解でよろしいですね。
