AIの『正解』と『好み』を同時にマスター！最強の学習アルゴリズムf-GRPOの秘密

いや、全然違う。これはAIを人間の意図に合わせる『アライメント』っていう技術の新しい手法だよ。格闘技じゃなくて、AIを賢く、かつ安全にするための研究だね。

……。まあ、ある意味ではそうかもしれないけど。具体的には、数学の問題を正しく解かせたり、差別的な発言をしないように調整したりすることだよ。今までは『正解がはっきりしてる問題』と『人間の好みが分かれる問題』で別々のやり方をしてたんだけど、この論文はそれを一つにまとめちゃったんだ。

例えはともかく、核心は『f-ダイバージェンス』っていう考え方を使っている点にあるんだ。これは、2つの確率分布がどれくらい『離れているか』を測る物差しのようなものだよ。

簡単に言うと、AIが出した『良い回答』のグループと『悪い回答』のグループを比べて、その差をどんどん広げていくように学習させるんだ。良い方はもっと良く、悪い方は選ばないようにね。

f-GRPOは『オンポリシー』っていう学習スタイルをとるんだ。これはAIが自分で回答を生成して、その場で『これは正解（高報酬）』か『これは不正解（低報酬）』かを判断して、リアルタイムで自分をアップデートしていく方法だよ。

そうだね。さらにこの論文では『f-HAL』っていうハイブリッドな手法も提案してる。これは、AIが自分で試行錯誤するだけじゃなくて、人間が過去に選んだ『こっちの回答の方が好き』っていうデータも一緒に使って学習するんだ。

その通り。実験では、数学の難しい問題を解かせるタスクと、AIが危ないことを言わないようにする安全性のタスクの両方で、今までの有名な手法よりも良い成績を出したんだよ。

いや、まだ課題はある。例えば『報酬ハッキング』だね。AIが『正解』という報酬をもらうために、中身はめちゃくちゃなのに見た目だけ正解っぽい回答を作るズルを覚えちゃうことがあるんだ。それをどう防ぐかが今後の研究の鍵になるね。

それはただの時間の無駄だし、アライメント以前の問題だよ。ちゃんと勉強しなさい。