LLMのその先のAI
話題のOpenAIのo1を理解する
まず、これ 。強化学習とは
現在主流のAIは、LLMをエンジンとして活用しています。
これをChatGPT4oにまとめてもらうと
LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）の学習は主に「トレーニング」（訓練）によって行われます。具体的には、次のようなプロセスを経て学習が進みます。
LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）の学習は主に「トレーニング」（訓練）によって行われます。具体的には、次のようなプロセスを経て学習が進みます。
1. トレーニングデータの準備
LLMのトレーニングには膨大なテキストデータが使用されます。このデータは、インターネット上の公開されている文章、書籍、論文、ウェブサイト、ニュース記事、その他の様々なソースから収集されます。これによって、モデルは言語の文法、パターン、意味構造を学習します。
2. 教師なし学習の手法
LLMは教師なし学習に基づく手法で訓練されます。教師なし学習では、事前に正解データ（ラベル付きのデータ）は与えられず、モデルが大量のテキストデータからパターンを自動的に学習します。
主なトレーニング手法として以下があります。自己教師あり学習（self-supervised learning）: LLMでは自己教師あり学習がよく使われます。たとえば、次に来る単語や文章の一部を予測するタスクを設定し、その予測結果と正解（元のデータ）との差を元にモデルが学習します。具体的には次のようなタスクです。
次の単語予測: 文の途中までの単語を与えて、次に続く単語を予測させる。
マスクされた単語の予測: 文の一部の単語をマスクして、それを正しく予測できるかを学習させる（BERTモデルなどでよく使われる手法）。
3. 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）
トレーニングの過程では、モデルが予測した結果（例えば、次に来る単語）と正しい答えの間に生じた誤差を計算し、その誤差を最小化するようにモデルのパラメータを調整します。このプロセスを誤差逆伝播法と呼びます。モデルの予測が間違っている場合、その誤差（損失）をモデル内のネットワーク全体に伝播し、重みやバイアスを修正することで次の予測精度を向上させます。
4. トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャ
LLMは、特にトランスフォーマーというアーキテクチャに基づいて設計されていることが多いです。トランスフォーマーは、並列計算と「自己注意機構（self-attention）」を用いることで、文脈や前後関係を非常に効率的に処理できる構造です。自己注意機構: 文中の単語が他のどの単語にどのくらい依存しているかをモデルが学習し、各単語の重要度を適切に評価することで、長い文脈も理解できます。これにより、単語やフレーズの意味が文全体でどのように使われているかを理解できます。
5. ファインチューニング
モデルが一通り訓練された後、特定のタスクに適用するためにファインチューニング（微調整）が行われることがあります。たとえば、一般的な文章生成モデルを、質問応答システムや対話モデルに最適化するための追加訓練が行われます。
6. 強化学習による最適化（RLHF: Reinforcement Learning with Human Feedback）
LLMは基本的には教師なし学習や自己教師あり学習によって訓練されますが、モデルの応答の品質を向上させるために強化学習が使われる場合もあります。特に、**人間のフィードバックを用いた強化学習（Reinforcement Learning with Human Feedback, RLHF）**という手法が使われます。RLHFの流れ: まず、モデルが生成した応答に対して、人間の評価者がフィードバックを行います（良い応答か悪い応答かなど）。そのフィードバックをもとに、モデルがより良い応答を生成できるように最適化されます。
まとめLLMの学習: LLMは大量のテキストデータを使って、自己教師あり学習を中心に訓練されます。この過程では、単語や文のパターン、構造、意味を自動的に学習します。
トランスフォーマーアーキテクチャ: トランスフォーマーは、並列計算と自己注意機構を用いた強力なモデルアーキテクチャで、LLMの中核となる技術です。
強化学習の活用: LLMは主にデータに基づくトレーニングですが、応答品質向上のために人間のフィードバックを用いた強化学習が用いられることもあります。
これによって、LLMは幅広い言語理解・生成タスクに対応できるようになります。