AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下からこの『批判的ファインチューニング』という話を聞きまして、何が良いのかさっぱり分かりません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、従来の模倣学習では正答を真似させるのに対し、この手法は誤答を批評する訓練でモデルの思考力を伸ばす手法です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
誤答を批評するって、現場で言えば誰かの原案に良し悪しを言って改善させるようなことですか。投資対効果はどうでしょうか。
まさにその比喩が分かりやすいです。実務で言えば、ただ優れた提案を真似る研修より、まず失敗例を示してその改善点を自分で挙げさせる研修の方が応用力が上がる、という話です。要点は三つ、品質向上、少ないデータで効く、既存モデルの上積みがしやすい、です。
なるほど。で、実際にはどういうデータでそれを学習させるんですか。いきなりGPTみたいなのを呼んで高い先生に教わらせるのですか。
先生役には高性能な大型モデル、ここではGPT-4oが使われ、質問と誤答の組を与えて『ここが不十分、こう直すべき』という批評を自動生成します。要するに良い教師を用意して、その教師の批評を学ばせるイメージです。
これって要するに批判を学習する方が模倣を学習するより効果的だということ？
その通りです。論文ではCritique Fine-Tuning（CFT）（批判的ファインチューニング）と名付け、Supervised Fine-Tuning（SFT）（教師あり微調整）と比較して数学的推論ベンチマークで4〜10%の改善を示しています。大丈夫、これは投資対効果の観点でも価値がある方向性ですよ。
ふむ。現場に入れるならどの辺が大変ですか。データの用意、それとも運用コストでしょうか。
導入上の課題は二つあります。第一に質の高い教師批評をどう準備するか、第二に既存の基盤モデルにどの程度上書きして運用するかです。だが論文は少量のデータと短時間の訓練で効果が出る点を示しており、実務適用のハードルは想像より低いです。
じゃあ現場の質問に即した誤答を集めて、外部の先生に批評を書いてもらえば始められる感じですね。これなら現場でもできそうです。
その通りです。まずは小さく、核心的な業務ケースを選ぶことをお勧めします。進め方は私が伴走して要点を三つに絞って提案しますから、大丈夫、必ず効果を見せられますよ。
分かりました。私なりに整理しますと、批判を学ばせることで応用力が上がり、少ない訓練で効果が出やすく、既存モデルの改善にも使える、という理解で正しいでしょうか。ありがとうございました、拓海先生。
