なんとなく、こういったものが出てくるとは思ったけど…。
今回は、できる限り嚙み砕いて、わかりやすく解説します。(それでもわかりにくいけど 笑)
まずは記事をわかりやすく説明
AIベンチャーのSakana AI（東京都港区）やFLAIR、英ケンブリッジ大学、オックスフォード大学に所属する研究者らが発表した論文「Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models」は、人間の介入を最小限に抑えて新しい最適化アルゴリズムをAIによって発見する手法を提案した研究報告です。
この研究では、大規模言語モデル（LLM）が別のLLMを利用して自己改善し進化することを提案しています。
具体的には、LLMを用いて新しい損失関数を自動的に生成し、それを元にLLM自身を改善していくプロセスを開発しました。 この手法は「LLM^2」（「LLMの2乗」）と表現されています。
LLMの出力には、偏見や差別的表現、有害な内容が含まれることがあり、出力の品質や安全性の面で課題があります。 これを解決するために、人間の選好に基づいてLLMの出力を最適化する「選好最適化」（Preference optimization）という手法が注目されています。
選好最適化の一般的なアプローチは、人間が手動で設計した損失関数を用いて、LLMをファインチューニングすることです。
損失関数は、モデルの出力と理想的な出力との乖離を数値化したもので、これを最小化するようにモデルのパラメータを更新します。
しかし、最適な損失関数の設計は容易ではありません。
考えられる損失関数の組み合わせは膨大であり、人間の創造性には限界があります。
この研究では、この問題に対処するために、LLMを活用して自動的に高性能な損失関数を発見する方法を提案しました。
提案手法では、LLM（ここではGPT-4を使用）に対して反復的にプロンプトを与え、新しい損失関数を生成させます。
プロンプトには、これまでに評価された損失関数の情報やその性能指標が含まれます。
生成された損失関数は実際にLLMの学習に適用され、その性能が評価されます。 この評価結果がフィードバックとしてLLMに与えられ、LLMは徐々により良い損失関数を生成するようになります。
このプロセスにより、これまで未知であったが高性能な選好最適化アルゴリズムを発見できるのです。
研究では、約100回の自動発見プロセスを試した結果、「DiscoPOP」と名付けられた新しい選好最適化アルゴリズムを発見しました。
DiscoPOPの特徴は、ロジスティック損失と指数損失という2つの損失関数を適応的に組み合わせている点です。 DiscoPOPは、MT-Bench評価スコアにおいて既存の手法を上回る性能を示しました。 また、要約や感情制御などの未知のタスクに対しても優れた性能を発揮しました。
研究チームは、このアルゴリズムなどをオープンソース化しています。 これにより、他の研究者や開発者がこの成果を利用して、さらなる発展を遂げることが期待されます。
なんのこっちゃ？ですよね💦
高村の考え
この研究は、AI技術の新しい可能性を示しています。
特に、LLMがLLMを自己改善するというアイデアは非常に興味深いです。 これにより、人間の介入を最小限に抑えながら、高性能な最適化アルゴリズムを発見できる可能性が広がります。
LLMの出力には、依然として偏見や有害な内容が含まれることが課題となっています。
これに対して、選好最適化を用いることで、より安全で質の高い出力を実現できる点は非常に重要です。
今回の研究で発見されたDiscoPOPアルゴリズムは、MT-Bench評価において既存の手法を上回る性能を示しており、今後のAIの応用範囲が一層広がることが期待されます。
要約や感情制御といった未知のタスクにも対応できるという点も魅力的です。
また、研究成果をオープンソース化することで、多くの研究者や開発者がこのアルゴリズムを活用し、さらに発展させることができるでしょう。
これにより、AI技術の進化が加速し、私たちの生活に多大な恩恵をもたらすことが期待されます。
このような革新的な研究は、今後のAI技術の発展に大きく寄与するものと考えます。
私たちもこのような技術を活用し、地域社会の発展に貢献していけたらと思います。
やっぱり「なんのこっちゃ？」ですかね💦
