AIの「苦手」を克服！複数の仕事を同時にこなす賢い学習法 MT-GRPO

解説

ねえトモヤ、AIが複数のことを同時に効率よく学べる「MT-GRPO」っていう新しい手法が出たんだって！

へぇ、GRPOって最近よく聞くけど、複数タスクだと何か問題があったの？

そうなの。従来のやり方だと、簡単なタスクばかり学習が進んで、難しいタスクが後回しにされちゃう偏りがあったみたい。

なるほど、得意な科目だけ勉強しちゃう受験生みたいな感じか。それをどう解決したの？

MT-GRPOは、AIの「伸びしろ」を見て動的に重みを変えるんだよ。苦手な部分を優先的に強化する仕組みなの！

それは賢いね！バランスよく成長できるなら、より汎用的なAIが作れそうだ。

要点

• 従来のGRPO（Group-Relative Policy Optimization）は単一タスクの学習には効果的だが、複数タスクを同時に学習させると性能に偏りが出る問題がある。
• タスクによって「勾配がゼロになるプロンプト（すべての回答が同じ報酬になるもの）」の割合が異なるため、特定のタスクが学習を支配してしまう。
• 提案手法のMT-GRPOは、苦手なタスクを優先する「改善度を考慮した動的な重み付け」を導入している。
• 「比率保持サンプラー」を用いることで、フィルタリング後も狙い通りのタスク比率で学習が進むように工夫されている。