と
技術のプレビューが公開されました。これは、新しいモデルカスタマイズ技術であり、プログラミング、科学研究、金融などの特定の複雑な分野で専門的なモデルを作成するのに役立ちます。
強化学習ファインチューニング (Reinforcement Fine-Tuning) とは？
強化学習ファインチューニングは、開発者が数十から数千の高品質タスクを使用してモデルをカスタマイズし、提供された参考解答に基づいてモデルの応答を評価できる新しいモデルカスタマイズ方法です。この技術により、モデルは類似の問題を解決するための推論方法を強化され、特定分野でのタスク遂行能力が向上します。
対象となるユーザー
OpenAI は2025年初めに強化学習ファインチューニング機能を正式に一般公開する予定ですが、現在はホワイトリストへの申請が可能です。
以下の機関はこのプログラムに参加申請できます：
研究機関や大学：最先端技術と複雑なタスクを持つ科学研究チーム。 企業：特に専門家主導の高度で範囲が狭いタスクを行う企業。強化学習ファインチューニングは以下のような分野で優れた成果を上げています： 法律、保険、医療：正確で明確な答えが必要なシーンに関わる分野。 金融、エンジニアリング：専門家の広範な合意を得た高い基準が必要なタスク結果を求める分野。
明らかに私たちの会社は対象ではありません。来年のAPI公開を待つことにします。
強化学習ファインチューニングの商業における役割について
GPT（Generative Pre-trained Transformer）は事前学習型生成モデルであり、その事前学習段階は「高校生」の総合教育段階と見なすことができます。この段階では、モデルが習得するのは広範な基礎能力、例えば聞く、話す、読む、書くといった比較的汎用的なスキルです。
しかし、モデルが「大学段階」に進むと、特定の専門分野で深造する必要があります。例えば、コンピュータサイエンス、文学、歴史、建築など、これらの分野における深い能力はさらに専門的な訓練を必要とします。ここで強化学習ファインチューニング（Reinforcement Fine-Tuning）が重要な役割を果たします。
なぜ強化学習ファインチューニングが必要なのか？
事前学習モデルの利点はその汎用性にありますが、特定のビジネスシーンでは通用する能力だけではニーズを満たせない場合があります。強化学習ファインチューニングはモデルを特定分野の「専門家」にし、特定タスクでのパフォーマンスを向上させます。
特定分野の能力に集中して訓練することで、他の分野の能力が低下することがあります。例えば、モデルが金融分析でのパフォーマンスを向上させると、芸術創作に関するタスクでのパフォーマンスが若干低下する可能性があります。しかし、商業価値の観点からは、特定分野での高い能力が業界の需要をより満たすと考えられます。
最後の部分は私の個人的な考えであり、間違っているかもしれません。皆さんは参考程度にお読みください。