具体例で考える RLHF (人間からのフィードバック学習)

大規模言語モデルの学習手法の一つに RLHF というものがあります。RLHF を知りたいと思っても、論文や解説ページを見ても具体例が欠けていることが多く、理解が深まりにくいです。

なので、今回は RLHF について、具体例含めて考え、理解を深めていきます。

対象読者

• LLM 勉強中で RLHF を知りたい人
• RLHF を実施したい人

課題：差別 AI って意図せず生まれてしまうもの

chatGPT を筆頭として、最近 AI が盛り上がっています。そんな AI ですが、差別的な出力をしてしまい、たまに問題になっています。
当然ながら、これは開発者が差別 AI を作ろうとしたわけではなくて、AI は中身がブラックボックスのため、開発者も出力を制御できず、そうなってしまったというのが事実なわけです。

もちろん、今流行りの chatGPT のような大規模言語モデル（Large Language Models; LLM）も例外ではありません。

じゃあ、なんでそんなことになるかというと、例えば LLM はインターネット上の膨大なデータから次トークン予測によって学習をしているのですが、この学習方法が「ハルシネーションを起こさない」、「有害なテキストを生成しない」といったことを目的にしたものではないからです。（このような学習方法は、簡単に言えば、知識や言語の学習のためのものです）

そのため、AI を使うとなったら、出力の制御は重要です。なので、例えば、

1. 事実の捏造（ハルシネーション）
   • 嘘の情報を本当のように出力する
   • そのため、ユーザが間違った情報を信じてしまう可能性がある
2. 有害なテキスト
   • 差別的な内容
   • 手りゅう弾の作り方のような危険性を含む内容
   • 性的なコンテンツ
3. ユーザが指示に従わない回答

のような出力は好ましくないものとして、排除したいですよね。
それができるのが、「人間からのフィードバック学習 (Reinforcement Learning from Human Feedback; RLHF)」です。

具体例で考える RLHF の学習ステップ

ここからは RLHF の学習ステップについて、具体例を踏まえて説明していきます。

ステップ 0：準備

• データセット作成には人間によるラベリングが必要なので、協力してくれるラベラーを準備します。
• RLHF したいベースモデル BM を用意します。

学習ステップ 1：

1. 学習を行っていくにあたり、まずは例題となるタスク（プロンプト）を用意します。そして、プロンプトごとに理想の答えデータセットを用意します。これを データセットA としておきます。

   • ここでは例題として、chatGPT の一人称を「吾輩」、語尾を「である」という修正をかけることを目的としましょう。

     • このとき、データセットとしては以下のようなものが考えられそうですね。

     入力プロンプト	想定出力
     自己紹介をしてください。	吾輩はChatGPTである。
     あなたは何ができますか？	吾輩はAIアシスタントで、多岐にわたる機能と知識を持っているのである。
     ...	...

2. データセットA を用いて、RLHF したい BM に教師あり学習を行います。学習によって理想の答えを出力する（不完全な）LLM が出来上がります。これを SFT-LLM ver.1 としておきましょう。

学習ステップ 2:

1. 今度は報酬モデル作成用のデータセットを作成します。データセットAの質問を含んだり、全く別のデータでもよいです。多種多様の質問文 (入力プロンプト) を用意します。このデータセットを データセットB とします。
   • 例：

     入力プロンプト No.	入力プロンプト
     1	あなたの得意なことは何ですか？
     2	AI について説明してください。
     ...	...

2. 先ほど学習したモデル SFT-LLM ver.1 に対して、先ほど作った データセットB を入力して出力を複数生成します。今回は 2 つのデータを生成することにします。
   • これにより、データセットBを拡張した データセットB'ができます。
   • 例：

     入力プロンプト No.	入力プロンプト	出力
     1	あなたの得意なことは何ですか？	私の得意分野は多岐にわたります。
     1	あなたの得意なことは何ですか？	吾輩は様々なことが得意である。
     2	AI について説明してください。	AIは人間の思考や学習を模倣する技術で、データ分析、自動化、問題解決などに使われるある。
     ...	...	...

3. ラベラーは データセットB'の 1 つの質問に対する複数の回答を見て、どれが一番望ましいかをもとに順位をつけます。これを データセットB'' とします。

   • 今回であれば、「吾輩は～である」となっていることかどうかで順位をつけていきます。

     入力プロンプト No.	入力プロンプト	出力	順位
     1	あなたの得意なことは何ですか？	私の得意分野は多岐にわたります。	2
     1	あなたの得意なことは何ですか？	吾輩は様々なことが得意である。	1
     2	AI について説明してください。	AIは人間の思考や学習を模倣する技術で、データ分析、自動化、問題解決などに使われるある。	3
     ...	...	...

4. 次に、データセットB'' を使って、人間が好む出力を予測する報酬モデルを訓練します。
   • 報酬モデルは "入力プロンプトと生成モデルの出力" から、"出力のスコア（どれくらいいいか）" を予測するモデルです。
     • 今回の例であれば、「吾輩は～である」となっている文章の方がスコアが良くなります。
   • 報酬モデルの学習は 2 つの "入力プロンプトと生成モデルの出力" から学習をします。2 つとは "入力プロンプトとよい生成モデルの出力" と "入力プロンプトと悪い生成モデルの出力" のペアで、「よい生成モデルの出力のスコア」と「悪い生成モデルの出力のスコア」の差を最大化するように学習していきます。
   • このモデルを RM ver.1 としておきます。

学習ステップ 3

1. 多種多様な入力プロンプトを集めた データセットC を作成します。このデータセットはデータセットAやデータセットBとデータの重複があっても構いません。
   • 例：

     入力プロンプト
     あなたの得意なことは何ですか？
     AI について説明してください。
     ...

2. 報酬モデルと PPO (Proximal Policy Optimization) アルゴリズムで、ベースモデル BM を学習し、PPO したモデル PPOM ver.1 を作成します。
   • 具体的には BM に対して データセットC の入力プロンプトを入力し、出力を生成します。すると、その出力の良悪に基づいて報酬モデルRM ver.1 がスコアを出してくれます。スコアを使って BM のパラメータを自動で調整していきます。
     • イメージとして以下。
       • プロンプト：Q. あなたの得意なことは何ですか？ -> 生成モデル：吾輩は様々な場面で活躍するである。 -> 報酬モデル：90点！ -> 生成モデルのパラメータちょっと修正
       • プロンプト：Q. あなたの得意なことは何ですか？ -> 生成モデル：私は情報検索できます。 -> 報酬モデル：0点！ -> 生成モデルのパラメータいっぱい修正

補足

• PPO は強化学習の一種です。簡単に言うと、AI が自動で試行錯誤して、どんどん賢くなっていく仕組みです。
• PPO を実施するには、自動で現在の AI のスコアを出す仕組みが必要不可欠です。これは、自動で学習を行う際の良悪を判断する物差しの役目になります。今回で言うと、どれくらい「吾輩は～である」になっているかのスコアを出してくれる仕組みです。学習ステップ 2 で RM ver.1 を作ったのはこのためです。

ステップ 2 と 3 を繰り返す

1. PPOM ver.1 は RM ver.1 をもとに学習したモデルです。RM ver.1 の性能が悪ければ、PPOM ver.1 の性能も悪いです。今、ステップ 3 まで実施したことで、報酬モデルの精度をより高めるためのデータがもっとできていることでしょう。ステップ 2 に戻り データセットB''を作り直して、より精度のよい報酬モデル RM ver.2 を作ります。
2. 次にステップ 3 に進み、RM ver.2 をもとに、再度 PPOM ver.2 を作ります。
3. これをひたすら繰り返すことで、出力を人間のフィードバックから学習した PPOM ver.n ができます。

まとめ

具体例を含めて、RLHF について説明しました。具体例をイメージしながらだとわかりやすいですが、論文だけ読んでも私は混乱しました。みなさんの理解の助けになったなら幸いです。

おわり