AIBR プレミアム
拓海先生、AIを現場に入れるかどうかで部下と揉めているんです。今読もうとしている論文が「報酬モデルは外部で作る必要がない」という話らしく、まずは要点を端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、論文は「高性能な大規模言語モデル（LLM）は外から報酬モデルを用意しなくても、自身の中に評価の基準（エンドジェノス・リワード：endogenous reward）を内包している」ことを示していますよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ず理解できますよ。
報酬モデルというのは、人が好む答えを学ばせるために作るものと聞いておりますが、それが外部不要というのは本当に本質的に同じものなのですか。
良い質問です。まず要点を3つでまとめると、1) 次の単語を予測する訓練だけで、評価に使える信号が内部に現れる、2) その内部信号は理論的に逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning）に相当することが示せる、3) これにより高額な人間好みデータの収集が減らせる可能性がある、ということです。専門用語はあとで一つずつ身近な例で説明しますよ。
なるほど。しかし現場で大事なのは投資対効果です。外部の人間を使わないで済むならコスト削減になるのは分かりますが、質は落ちないのですか。
大丈夫です。論文は理論的な裏付けと実験で、内部の報酬信号が単なるヒューリスティックではなく、オフライン逆強化学習（Offline Inverse Reinforcement Learning）で学んだ報酬と等価だと示しています。要するに質と効率の両方を狙える可能性があるのです。できるんです。
ただ、それって要するに外部の人を使って好みを集めなくても、モデル自身が自己評価できるようになるということですか。これって要するにモデルが自分で点数を付けられるということ？
素晴らしい要約力ですね！概ねその理解で合っています。ただし誤解しないでほしい点は、人間の価値観と完全に一致するわけではない点です。モデル内部の評価はデータに基づくものであり、適切なプロンプトや条件づけで、人間が望む評価基準に近づけることが可能になりますよ。
なるほど。では実際にどうやってその内部の評価を取り出すのですか。現場の-engineers-に説明するために簡単な手順を教えてください。
いい問いです。簡単に言うと、1) まず既存の大規模言語モデルに普段通りの次単語予測で学ばせた状態を用意する、2) そのモデルに対して「ある出力がどれだけ望ましいか」を評価するクエリを投げ、内部確率や対数確率を報酬として解釈する、3) その報酬を使って方策改善を行う、という流れです。要点はデータ収集の代わりにモデルの内的信号を利用する点です。大丈夫、現場でも説明できるレベルです。
リスクの話も聞かせてください。偏りやら独特のクセを持つモデルが自分の基準で評価すると、現場で問題になりませんか。
その懸念は真っ当です。論文でも指摘がある通り、モデルは訓練データの偏りを引き継ぐため、内部報酬をそのまま盲信するのは危険です。対策としては人間の基準との照合や、小規模なヒューマンインザループ（Human-in-the-loop）による校正を組み合わせることが必要です。できるんです。一緒に安全弁を作れば問題は小さくできますよ。
最後に、私が会議で一言で説明するとしたらどう言えばよいですか。要点を一文でください。
簡潔で力強い一文をどうぞ。「高性能な言語モデルは外部の人手による好み収集を減らし、自ら評価基準を提供することで効率的な改善が可能になるが、偏り対策は必須である」。大丈夫、これで役員会でも伝わりますよ。
分かりました。私の言葉で言うと、「高性能な言語モデルは自分で良し悪しをある程度判断できるから、外部で大がかりに好みを集めなくても改善の道筋が作れる。ただし偏りや安全性は人間がチェックする必要がある」、こう言えば良いですね。
