人間のフィードバック（RLHF）による補強学習の分裂：この手法がChatGPTやその他の高度な言語モデルをどのように駆り立てるかを、すべて簡単な用語で説明します。

Reinforcement Learning with Human Feedback: Explained Simply for the Layman

人間のフィードバックによる強化学習：素人のために単に説明

ChatGPT's arrival in 2022 revolutionized our perception of AI. Its impressive capabilities spurred the creation of other powerful Large Language Models (LLMs). A key innovation behind ChatGPT's success is Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). This article provides a simplified explanation of RLHF, avoiding complex reinforcement learning jargon.

2022年のChatGptの到着は、AIの認識に革命をもたらしました。その印象的な能力は、他の強力な大手言語モデル（LLMS）の作成を促進しました。 ChatGptの成功の背後にある重要な革新は、人間のフィードバック（RLHF）からの強化学習です。この記事は、複雑な強化学習専門用語を回避するRLHFの簡略化された説明を提供します。

NLP Development Before ChatGPT: The Bottleneck of Human Annotation

chatgptの前のNLP開発：人間の注釈のボトルネック

Traditionally, LLM development involved two main stages:

従来、LLM開発には2つの主要な段階が含まれていました。

1. Pre-training: Language modeling where the model predicts hidden words, learning language structure and meaning.
2. Fine-tuning: Adapting the model for specific tasks like summarization or question answering, often requiring human-labeled data.

The fine-tuning stage faces a significant hurdle: the need for extensive human annotation. For example, creating a question-answering dataset requires humans to provide accurate answers for millions or even billions of questions. This process is time-consuming and doesn't scale well.

微調整段階は、重大なハードルに直面しています。広範な人間の注釈の必要性です。たとえば、質問をするデータセットを作成するには、数百万または数十億の質問に対して正確な回答を提供する必要があります。このプロセスは時間がかかり、うまくスケーリングされません。

RLHF: A Smarter Approach to Training LLMs

RLHF：LLMSのトレーニングに対するより賢いアプローチ

RLHF addresses this limitation by leveraging a clever approach. Instead of asking humans to provide direct answers, it asks them to choose the better answer from a pair of options. This simpler task allows for continuous improvement of models like ChatGPT.

RLHFは、巧妙なアプローチを活用することにより、この制限に対処します。人間に直接の回答を提供するように頼む代わりに、一対のオプションからより良い答えを選択するように頼みます。このより簡単なタスクにより、ChatGPTなどのモデルを継続的に改善できます。

Response Generation: Creating Options for Human Feedback

応答生成：人間のフィードバックのオプションを作成します

LLMs generate responses by predicting the probability of the next word in a sequence. Techniques like nucleus sampling introduce randomness, producing diverse text sequences. RLHF uses these techniques to generate pairs of responses for human evaluation.

LLMSは、次の単語の確率をシーケンスで予測することにより応答を生成します。 Nucleus Samplingのような手法では、ランダム性が導入され、多様なテキストシーケンスが生成されます。 RLHFはこれらの手法を使用して、人間の評価のための応答のペアを生成します。

Reward Model: Quantifying the Quality of Responses

報酬モデル：応答の品質を定量化します

The human-labeled data is used to train a "reward model." This model learns to estimate how good or bad a given answer is for an initial prompt, assigning positive values to good responses and negative values to bad ones. The reward model shares the same architecture as the original LLM, but outputs a numerical score instead of text.

人間標識データは、「報酬モデル」をトレーニングするために使用されます。このモデルは、最初のプロンプトに対して与えられた答えがどれほど良いか悪いかを推定することを学び、良い応答に正の値を割り当て、悪い値に負の値を割り当てます。報酬モデルは、元のLLMと同じアーキテクチャを共有していますが、テキストではなく数値スコアを出力します。

Training the Original LLM with the Reward Model

報酬モデルで元のLLMをトレーニングします

The trained reward model then guides the training of the original LLM. The LLM generates responses, which are evaluated by the reward model. These numerical estimates are used as feedback to update the LLM's weights, refining its ability to generate high-quality responses. This process often utilizes a reinforcement learning algorithm like Proximal Policy Optimization (PPO), which, in simplified terms, can be thought of as similar to backpropagation.

訓練された報酬モデルは、元のLLMのトレーニングを導きます。 LLMは、報酬モデルによって評価される応答を生成します。これらの数値推定値は、LLMの重みを更新するフィードバックとして使用され、高品質の応答を生成する能力を改善します。このプロセスは、多くの場合、近位ポリシー最適化（PPO）などの強化学習アルゴリズムを利用します。これは、簡略化された用語では、バックプロパゲーションに似ていると考えることができます。

Inference and Continuous Improvement

推論と継続的な改善

During inference (when you're using the model), only the original trained model is used. However, the model can continuously improve in the background by collecting user prompts and asking users to rate which of two responses is better, feeding this back into the reward model and retraining the LLM.

推論中（モデルを使用している場合）、元の訓練されたモデルのみが使用されます。ただし、モデルは、ユーザープロンプトを収集し、ユーザーに2つの応答のどれが優れているかをユーザーに依頼し、これを報酬モデルに戻し、LLMを再訓練することにより、バックグラウンドで継続的に改善できます。

Why This Matters

なぜこれが重要なのか

RLHF's beauty lies in its efficiency and scalability. By simplifying the annotation task for humans, it enables the training of powerful LLMs like ChatGPT, Claude, Gemini, and Mistral. It's a game-changer because it allows us to overcome the limitations of traditional fine-tuning methods that rely on extensive, manually labeled datasets. Imagine trying to teach a puppy a trick. Instead of perfectly sculpting its every move, you simply reward it when it gets closer to the desired action. That's the essence of RLHF – guiding the AI with simple feedback.

RLHFの美しさは、その効率とスケーラビリティにあります。人間の注釈タスクを簡素化することにより、ChatGpt、Claude、Gemini、Mistralなどの強力なLLMのトレーニングを可能にします。ゲームチェンジャーです。なぜなら、広範で手動でラベル付けされたデータセットに依存する従来の微調整方法の制限を克服できるからです。子犬にトリックを教えることを想像してみてください。すべての動きを完全に彫刻する代わりに、目的のアクションに近づくと、単に報酬を与えます。それがRLHFの本質です。簡単なフィードバックでAIを導きます。

The Future is Feedback

未来はフィードバックです

RLHF is a really elegant blend of LLMs with a reward model that allows us to greatly simplify the annotation task performed by humans. Who knew that the secret to smarter AI was simply asking for a little human help? Now, if only we could get our algorithms to do the dishes...

RLHFは、人間が実行する注釈タスクを大幅に簡素化できる報酬モデルを備えたLLMSの非常にエレガントなブレンドです。賢いAIの秘密が単に人間の助けを求めていることを誰が知っていましたか？さて、アルゴリズムが料理をすることができれば...