AI（人工知能）は、私たちの生活や医療の現場でますます重要な役割を果たしています。
特に、AIモデルが人間の意図に沿って、より正確に応答を生成する技術が進化しています。
InstructGPTというAIモデルは、その一例です。
InstructGPTは、AIが人間のフィードバックを基にして学習を改善するモデルです。
これらの研究内容は医療分野での応用が期待されています。
この記事では、InstructGPTの仕組みや、医療分野での可能性について初心者向けにわかりやすく解説します。
InstructGPTとは？RLHFを使ってAIが「学び直す」仕組み
InstructGPTとは、OpenAIが開発したAIモデルで、GPT-3という言語モデルを基にしています。
GPT-3は、膨大なテキストデータから文章を作ることができるAIですが、InstructGPTはそれに加え、人間のフィードバックを取り入れることで、もっと賢くなる技術を使っています。
簡単に言うと、AIが出した答えに対して「もっとこうした方がいいよ」という人間からの指導を受け、再び学習し直す仕組みです。
ここで使われている技術が、RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback：人間のフィードバックを使用した強化学習）です。
RLHFによって、AIはより正確な応答を生成することができます。
この技術では、AIが出力した回答に対して、ラベラー（専門家ではなく、一般の人々が提供するフィードバック）が使われます。
将来的に、医療分野で専門家がフィードバックを提供する形で応用される可能性もありますが、現時点ではラベラーによるフィードバックを基に学習しています。
医療分野における人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）の活用とメリット | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)
InstructGPTの3つの学習ステップ：AIが賢くなるプロセス
InstructGPTは、AIをより使いやすく、賢くするために3つのステップで学習を行います。
医療分野では、将来的にこれらのステップを踏んでAIが診断支援を行うことが期待されています。
- 教師ありファインチューニング（Supervised Fine-Tuning）
まず、AIに「こう答えるのが正解だよ」と模範解答を教えるステップです。
たとえば、医療分野では、過去の正しい診断データを使って、AIに正しい診断の仕方を教えることが将来的に期待されています。 - 報酬モデルの訓練（Reward Model Training）
次に、AIがいくつかの診断案を出して、それを人間が評価するステップです。
評価の高い診断がAIにとっての「成功」であり、それに基づいてさらに学習が進みます。 - 強化学習（Reinforcement Learning）
最後に、AIは繰り返しフィードバックを受けながら、さらに自分で改善していく段階です。
これが「強化学習」です。
強化学習とは？基本概念と医療分野への応用例を徹底解説 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)
強化学習とPPOアルゴリズム：AIがミスを減らす方法
強化学習の一環として、InstructGPTではPPO（Proximal Policy Optimization）というアルゴリズムを使っています。
このアルゴリズムは、AIが学習する過程で過度な変化を避け、安定したパフォーマンスを保ちながら学習するために使われます。
これにより、AIが過度に調整されて極端な回答を生成することを防ぎ、常に少しずつ正確さを増すように学習していきます。
PPOとは？医療AIに応用可能な強化学習アルゴリズムの初心者向け解説 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)
まとめ
InstructGPTは、人間のフィードバックを基にした強化学習を活用して、より正確にユーザーの意図に応じた応答を生成するAIモデルです。
特に医療分野では、AIが診断支援を行う際、この技術が応用される可能性があり、将来的に医師からのフィードバックを基に精度の高い診断を提案できるようになることが期待されています。
AIが出した診断が間違っていた場合でも、人間のフィードバックを活用して学習を続けることで、次回以降により正確な診断ができるようになります。
InstructGPTのようなモデルが今後、医療現場でどのように役立つのか、期待が高まっています。
コメント