答えだけじゃダメ！AIの『考え方』を100点にする魔法の学習法PRL

魔法じゃないよ。これはAIが難しい問題を解くときに、結果だけじゃなくて『考え方のプロセス』をどうやって効率よく教えるかっていう研究だね。

それがそうでもないんだ。例えば、数学の記述問題で、最後だけ計算ミスして答えが間違ってたら、その前の素晴らしい解き方は全部無視して0点にするのが今の主流なんだよ。これを『結果報酬（Outcome Reward）』って言うんだ。

そうだね。その部分点をあげる仕組みが『プロセス報酬（Process Reward）』なんだけど、今まではそれを作るのがすごく大変だったんだ。別のAIに採点させたり、膨大な計算が必要だったりしてね。

その通り。この論文のすごいところは、数学的な理論を使って『理想的なプロセス報酬』を導き出したことなんだ。エントロピー正則化っていう、AIが極端な行動をとらないようにする仕組みを分解して、各ステップに報酬を割り振る方法を見つけたんだよ。

まあ、ざっくり言えばそうだね。あと『KLダイバージェンス』っていう、元のモデルから離れすぎないようにする指標も使っている。これによって、AIが変な方向に暴走するのを防ぎつつ、一歩一歩を正しく評価できるんだ。

実験では、QwenやLlamaっていう有名なモデルを使って数学の問題を解かせているんだけど、平均的な正解率が上がるだけじゃなくて、『推論の境界を広げる』ことができたんだって。

そう。今までどうしても解けなかったような難問にも手が届くようになるんだ。これは『Pass@n』っていう、何回か挑戦したときに一回でも正解できる確率が大幅に上がったことで証明されているよ。

将来性は高いね。ただ、課題もある。今回は数学みたいに正解がはっきりしている分野だけど、もっと曖昧な問題でどうプロセスを評価するかはこれからの研究次第だね。

それはただの食いしん坊のプロセスだろ。結果（ケーキ）が欲しいだけじゃないか。却下。