【論文瞬読】WARPで進化するAI：言語モデルの新たな調整手法が示す未来
こんにちは！株式会社AI Nestです。今日は、言語モデル（LLM）の世界に革命を起こしそうな新しい研究について紹介します。その名も「WARP」。今回はこのWARPがなぜ注目を集めているのか、どんな可能性を秘めているのかを、できるだけわかりやすく解説していきます。
タイトル：WARP: On the Benefits of Weight Averaged Rewarded Policies
URL：https://arxiv.org/abs/2406.16768
所属：Google DeepMind
著者：Alexandre Ramé, Johan Ferret, Nino Vieillard, Robert Dadashi, Léonard Hussenot, Pierre-Louis Cedoz, Pier Giuseppe Sessa, Sertan Girgin, Arthur Douillard, Olivier Bachem
WARPって何？AIの新たな調教師？
まず、WARPの正体から明かしていきましょう。WARPは「Weight Averaged Rewarded Policies」の略で、簡単に言えば「重み付け平均された報酬ポリシー」というものです。ちょっと難しそうに聞こえますが、要するにAIの言語モデルをより賢く、より人間の価値観に沿うように調整する新しい方法なんです。
従来のAI調整では、モデルを人間の好みに合わせようとすると、元々持っていた知識や能力を失ってしまうという悩ましい問題がありました。WARPは、この「忘却」と「調整」のジレンマを解決しようとする画期的なアプローチなんです。
WARPの3つの魔法の呪文
WARPは3つの段階から成り立っています。これを私は「WARPの3つの魔法の呪文」と呼んでいます（勝手に）。上の図（Figure 1(a)）を見てみましょう。
EMA（指数移動平均）: これは、モデルの過去の状態を忘れずに、少しずつ新しい学習を取り入れる方法です。人間で言えば、過去の経験を大切にしながら、新しいことも学んでいくようなものですね。
SLERP（球面線形補間）: 複数の独立して学習したモデルの「いいとこ取り」をする方法です。それぞれのモデルが学んだことを上手く組み合わせて、より賢いモデルを作り出します。
LITI（初期化に向けた線形補間）: 新しく学んだことと、元々持っていた知識のバランスを取る方法です。完全に新しいことばかり覚えるのではなく、基礎となる知識も大切にするという考え方です。
この3つの「呪文」を繰り返し唱えることで、モデルはどんどん賢くなっていきます。まるで魔法のようですが、これが最先端の科学技術なんです！
WARPの威力：実験結果から見える可能性
研究チームは、Gemma "7B"というモデルを使ってWARPの効果を検証しました。結果は驚くべきものでした。WARPで調整されたモデルは、MistralやMixtralといった他の有名なオープンソースモデルを性能面で上回ったのです。
上の表（Table 1）を見てください。この表は、WARPで調整したGemmaモデルと他のモデルを比較したものです。数値が正の場合、WARPモデルの方が優れていることを示しています。特にMixtral 8x7Bとの比較では、5回のWARP反復後に0.17ポイントの優位性を示しています。これは相当な進歩です！
さらに、WARPはさまざまなベンチマークテストでも優れた成績を収めました。
この表（Table 2）は、数学や推論能力を測るテストでの結果を示しています。特にGSM8KやMATHといった数学関連のテストで、WARPモデルが大きく性能を向上させていることがわかります。これは、WARPがモデルの分析能力や問題解決能力を向上させる可能性を強く示唆しています。
WARPの進化：反復で高まる性能
WARPの面白いところは、この過程を繰り返すことで、どんどん性能が向上していくことです。下のグラフ（Figure 4(c)）を見てみましょう。
このグラフは、WARPを繰り返し適用した際の性能の変化を示しています。横軸はKL（元の知識からの乖離度）、縦軸は報酬（モデルの性能）を表しています。線が右上に行くほど、元の知識を維持しながら高い性能を発揮していることを意味します。
グラフを見ると、WARPを繰り返すたびに線が右上に移動していくのがわかります。つまり、反復を重ねるごとに、モデルは元の知識を保ちつつ、より高い性能を発揮するようになっているのです。これこそがWARPの真骨頂と言えるでしょう。
WARPがもたらす未来：AIの新時代の幕開け？
WARPの登場は、AI開発の世界に大きな波紋を投げかけています。その理由をいくつか挙げてみましょう。
知識の保持と新しい学習の両立: 従来の方法では難しかった、元の知識を保ちながら新しいことを学ぶというバランスが取れるようになります。
多様性の維持: AIの回答が画一的になりがちという問題に対して、WARPは生成の多様性を維持する可能性を秘めています。
分散学習への道: WARPの仕組みは、複数のコンピュータで分散して学習を行う方法との親和性が高く、より効率的な学習が可能になるかもしれません。
AI安全性の向上: 人間の価値観に沿った調整がより精密に行えるようになれば、AIの安全性や信頼性の向上につながる可能性があります。
課題はまだある：WARPの「お値段」と潜在的な問題点
もちろん、WARPにも課題はあります。最大の問題は計算コストです。複数のモデルを同時に学習させる必要があるため、従来の方法よりも多くのコンピューティングパワーが必要になります。
研究チームは、この高いコストを「バグではなく特徴だ」と主張しています。つまり、より多くのリソースを投入することで、より高性能で安全なAIを作れるという考え方です。でも、この「お値段」が普及の障害にならないか、注目していく必要がありそうです。
また、WARPにはいくつかの潜在的な問題点も存在します。その一つが「長さバイアス」です。下のグラフ（Figure 18(a)）を見てみましょう。
このグラフは、WARPを繰り返し適用した際の出力テキストの長さの変化を示しています。横軸はKL（元の知識からの乖離度）、縦軸はトークン数（テキストの長さ）です。
グラフを見ると、WARPの反復回数が増えるにつれて、同じKLでもより長いテキストを生成する傾向があることがわかります。これは、モデルが不必要に冗長な回答を生成するようになる可能性を示唆しています。
このような問題に対しては、研究チームも対策を講じています。例えば、長さに対するペナルティを導入するなどの方法で、この「長さバイアス」を軽減できることが示されています。
まとめ：WARPは本当にAIの未来を変えるのか？
WARPは確かに画期的な技術です。でも、その真価が発揮されるのはこれからかもしれません。より大規模なモデルでの検証や、長期的な影響の観察が必要になるでしょう。
それでも、WARPが示す方向性は非常に興味深いものです。AIをより賢く、より人間の価値観に沿ったものにしていく。そんな未来が、WARPによって少し近づいたのかもしれません。
みなさんは、WARPについてどう思いますか？AIの未来がどう変わっていくのか、一緒に注目していきましょう！