新しく発表されたRFTとは何か？ーOpenAIが12日間にわたる発表の二日目を終了ー

次世代AIモデル「o1」と強化学習型ファインチューニング（RFT）の可能性

はじめに

こんにちは。本記事では、OpenAIが開発中の最新モデル「o1」シリーズと、その特別なカスタマイズ手法である「強化学習によるファインチューニング（RFT）」をわかりやすく解説します。

記事の流れ：

1. o1モデルとは何か（内部で「考える時間」を持つ新世代モデル）

2. 従来のファインチューニング手法との違い

3. 法律分野・バイオインフォマティクス分野での事例

4. 評価指標や性能向上の意義

5. 他分野への応用や、将来的な展望・課題

想定読者：

• AI・機械学習について多少の知識はあるが、最新の手法をわかりやすく知りたい方

• 大学や企業の研究者、事業開発担当者

• 将来AIを活用したいエンジニア、学生

専門用語はできるだけ平易に説明し、初学者にも全体像が伝わるよう配慮します。

o1モデルとは？

o1モデルは、これまでの大規模言語モデル（例：GPT-4）をさらに進化させ、回答を出す前に「内部で考える時間」を持つ点が特徴です。

• 従来モデル：入力への回答を即時に生成する傾向

• o1モデル：回答前に“頭の中であれこれ試行”してから最適な答えを導く

たとえるなら、o1は内部に小さなホワイトボードを持っており、問題を分解したり仮説検証をしてから回答するイメージです。これにより、より複雑な推論や高度な専門知識が求められるタスクにも柔軟に対応できます。

従来のファインチューニングからRFTへ