LLMのフィードバックを用いた命令チューニング

（Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models）

田中専務

拓海先生、最近部下から『Tuna』って論文の話を聞いたのですが、何が違うんでしょうか。AI導入で投資対効果を出したい私としては、実務に効くかが知りたいのです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、Tunaは既存の命令チューニングを一歩進めて、より良い応答を出す仕組みを目指した研究ですよ。要点を三つでまとめると、教師となる強力なLLM（Large Language Model、大規模言語モデル）からのランキング情報を利用し、確率的に“良い答え”の生成確率を高める点、文脈を踏まえたランキングでさらに分配を整える点、そして二段階で学習を行う点です。

田中専務

つまり、今の命令チューニングでは例ごとに一つしか正解例を見せていないが、Tunaは“どの回答が良いか”を教師に教えてもらって順位付けするということですか？これって要するに、同僚に複数の案を見せて『この案が良い』と教わるのと同じですか？

AIメンター拓海

まさにその通りです！比喩で言えば、従来の方法はA案だけ見せて『これが正解』と教える研修で、Tunaは複数案を並べて『こちらがより良い』と順序づける師匠が付くイメージですよ。これによりモデルは単に一つの応答を模倣するのではなく、良い応答に対して確率的に偏るよう学ぶことができるのです。

田中専務

現場導入の観点で気になるのはコストです。GPT-4のような高性能モデルに評価してもらうと料金がかかるのではないですか？中小企業が手を出せる代物ですか？

AIメンター拓海

良い質問ですね。コスト面は工夫次第で現実的になりますよ。要点を三つに分けると、まず最初に既存のオープンソースLLM（例：LLaMA）に命令チューニングを行い、基礎モデルを安価に用意すること。次に強力なモデルである教師役は全データではなく重要なサンプルに対してのみランキングを取ることでAPIコストを抑えること。最後に確率的ランキングと文脈ランキングを順に適用するため、短い追い込み学習で効果を出せる点です。だから中小企業でも段階的に導入しやすいのです。

田中専務

なるほど。ところで『確率的ランキング（probabilistic ranking）』と『文脈ランキング（contextual ranking）』という言葉が出ましたが、現場でどう違いが出ますか。どちらか一方だけで十分でしょうか？

AIメンター拓海

簡潔に言うと、確率的ランキングは教師が示した回答の順位をモデルの確率分布に反映させるしくみで、いわば『良い答えに重みをつけて学ばせる』手法です。一方の文脈ランキングは、教師モデルの文脈理解力を活用して、それぞれの入力に対する応答の相対的優劣を改めて評価し、モデル自身が文脈で欠けている部分を補正する機能を持ちます。論文では、両方を順に適用すると相乗効果が出ると報告していますよ。

田中専務

理解が進んできました。最後にもう一つ、取り組む際の現実的なリスクや注意点を教えてください。例えば教師モデルの評価がぶれると困るのではないかと心配です。

AIメンター拓海

その懸念は的確です。論文でも指摘があり、GPT-4など教師モデルのランキングはプロンプトや表現に敏感で一貫性が欠ける場合があると報告されています。対策としては、教師評価用のプロンプトを複数パターン用意して安定化させること、重要タスクに限定してヒューマンチェックを入れること、そして段階的に本番環境で検証を重ねることが挙げられます。大丈夫、一緒にステップ設計すれば必ずできますよ。

田中専務

分かりました。要するに、まずは自分たちの安価なベースモデルを用意し、重要なサンプルだけを強いモデルで評価して順序情報を取る。それを踏まえて短い追加学習で確率分布を整えれば、実務上の効果が出やすいということですね。ありがとうございます。私の言葉でまとめるとこういう理解で合っていますか？

AIメンター拓海

完璧です。短く言うと、『安価な基盤に対して、選別した重要事例だけ強い教師でランク付けし、確率的・文脈的に学ばせる』ことで、コストを抑えながら応答品質を上げられるのです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

ありがとうございます。自分の言葉で言うと、Tunaは『良い回答を順位づけして学ばせることで、より実務的に使える応答を増やす』手法で、段階的導入と評価安定化が鍵だと理解しました。

1.概要と位置づけ

結論を先に述べると、Tunaは命令チューニング（Instruction Tuning）済みのモデルに対し、強力な大規模言語モデル（Large Language Model、LLM、大規模言語モデル）からのフィードバックを用いて応答の「良さ」の順序情報を学習させ、実際に出力される応答の質を着実に高める手法である。従来の命令チューニングは各指示（instruction）につき1つの応答だけを教師として学んでいたため、より良い応答があってもそれを学習に反映できない弱点があった。Tunaはその弱点に着目し、確率的ランキング（probabilistic ranking）と文脈ランキング（contextual ranking）という二つの手法を順に適用することで、モデルがより良い回答に高い確率を割り当てるように学習させる点で革新的である。企業の実務応用においては、既存の安価なオープンソース基盤モデルをベースに、重要サンプルのみを高性能モデルで評価してランキングを得る運用が可能であり、投資対効果を考えた段階導入が現実的である。

2.先行研究との差別化ポイント

先行研究では命令チューニングによってモデルを人間好みの応答に寄せることが示されてきたが、その多くは各指示に対して単一の正解応答を提示して模倣学習する流れであった。これに対しTunaは教師となる強力モデル（例：Instruct-GPTやGPT-4）から複数応答の相対的優劣を取り出し、順位情報を用いて学習分布を再配分する点で本質的に異なる。特に確率的ランキングは教師の順位をモデルの確率に引き継がせ、文脈ランキングは入力文の文脈理解を踏まえて応答の分配を洗練するため、単独手法よりも組合せた際に強い改善効果を示した点が差別化要素である。加えて、Tunaは既存の強化学習（RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback、ヒューマンフィードバックによる強化学習）ベース手法に匹敵あるいは凌駕する結果を示しており、ラボレベルの性能改善だけでなく運用面の現実性を高めた点で位置づけが明確である。

3.中核となる技術的要素

技術的には二段階のランキング学習が中核である。第一の確率的ランキング（probabilistic ranking）は、教師モデルが複数の応答に対して付与する相対的スコアを用いて、訓練モデルがそのスコア分布を模倣するように最大化する手法である。これにより「より良い」応答に対して高い生成確率が割り当てられる構造になる。第二の文脈ランキング（contextual ranking）は、教師の文脈理解能力を使って、入力文脈ごとの応答の相対的な優劣を改めて評価し、モデルが文脈に応じた出力分布を自己調整できるようにするものだ。実装上は、まず既存の命令チューニング済みモデルに対して確率的ランキングを適用し、その後に文脈ランキングで微調整する逐次適用が有効であると示されている。重要なのは、これらの処理が全データに対して行われる必要はなく、代表的かつ高価値なサンプルに限定することでコストを抑えつつ効果を得られる点である。

4.有効性の検証方法と成果

検証は複数のベンチマークで実施されており、Super Natural Instructions（119のテストタスク）、LMentry（25のテストタスク）、Vicuna QAなどで比較が行われた。評価指標としては従来の命令チューニングモデル、RLHFベースの強力なベンチマークと比較し、Tunaは一貫して改善を示した。特に確率的ランキング単独でも大きな改善が見られ、文脈ランキングを続けて適用することでさらに性能が上がる傾向が確認された。論文はまた、教師に用いる強力モデルのランキングの不安定性やプロンプト感度を限界として挙げており、これらを抑えるためのプロンプト設計やヒューマンインザループの監督が必要であることも示した。総じて、実務上は段階的検証と重要事例への重点投資で充分な費用対効果が見込める。

5.研究を巡る議論と課題

主な議論点は教師モデルのランキングの一貫性とバイアスである。強力な教師モデルであってもプロンプトや文言の違いで評価が変動することが知られており、Tunaの文脈ランキングがその影響を受ける可能性がある。したがって運用では複数プロンプトや評価基準を使って安定化を図る必要がある。もう一つの課題は、ランキングに基づく学習が意図せぬ偏りを助長するリスクであり、業務上重要な価値観や安全性要件を明確にした上での監視が不可欠である。最後に、現場でのスケールにはデータの選別とコスト管理が鍵であり、すべてを一度に投入するのではなくパイロットと価値ベースの拡張が推奨される。

6.今後の調査・学習の方向性

今後は教師ランキングの安定化技術、例えば複数教師のアンサンブル評価や堅牢なプロンプト設計の研究が重要になる。また、ヒューマンフィードバックと自動ランキングを組み合わせるハイブリッドな運用設計や、ドメイン特化型のランキング基準の開発が期待される。運用面では重要サンプルの自動選別アルゴリズムや、低コストで教師評価を行うためのサンプル効率化が実務的価値を高める。企業導入に際しては、リスク評価とモニタリング体制を整えつつ、まずは小さな成功事例を作ることが最短の学習路線である。

検索に使える英語キーワード

instruction tuning, probabilistic ranking, contextual ranking, Tuna, LLaMA, GPT-4, RLHF

会議で使えるフレーズ集

・「まずは既存のオープンな基盤モデルでプロトタイプを作り、重要な問い合わせだけをGPT系でランク付けして効果を測りましょう。」

・「Tunaの要点は順位情報を学習に取り込む点です。単一解を模倣するだけより業務価値が上がる可能性があります。」

・「リスクヘッジとして教師評価のプロンプト多様化と、重要事例へのヒューマンチェックを運用ルールに入れます。」

参考文献: H. Li et al., “Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models,” arXiv preprint arXiv:2310.13385v1, 2023.