Self-Feedback」において、大規模言語モデル(LLM)が、より高品質な出力を生成するために、反復的な改良と自己評価を利用することを可能にする新しいフレームワークを提案したことが述べられている。人間の問題解決の基本的な特徴である反復的な改良は、最初に草案を作成し、その後自己フィードバックによって改良するプロセスである。メールの文章でも何度も校正を行い、推敲することで仕上げるステップを持つ。この研究では、LLMが反復的なフィードバックと改良を行うフレームワーク「Self-Refine」を提案することで、このような人間の認知プロセスを効果的に再現できるかを検証している。このアプローチは、先行研究とは異なり、教師ありの訓練データや強化学習を必要とせず、単一のLLMを使用する。Self-Refineは、FeedbackとRefineの2つのコンポーネントによる反復ループで構成し、これらのコンポーネントが連携して高品質なアウトプットを生成する。モデルが生成した最初の出力案があると、それをFeedbackとRefineの2つのコンポーネントを何度も行き来し、何度も繰り返し改良する。このプロセスは、指定された回数、あるいはモデル自身がこれ以上の改良は必要ないと判断するまで、繰り返し行われる。具体的には、初期出力を与えると、Feedbackはそれを評価し、修正に必要な実行可能なフィードバックを生成する。Refineは、そのフィードバックを考慮してアウトプットを改良する。実験では、物語生成やコードの最適化、略語生成など7つのタスクで大規模なテストを行い、結果、Self-RefineがGPT-3.5やGPT-4などの強力な生成器からの直接生成よりも少なくとも5%、最大で40%以上向上することを示されている。Refineについてまとめてみる。refine」機能に関連するアルゴリズムは、自己改善や反復的な学習を通じてモデルの性能を向上させることを目的としている。以下は、そのようなアルゴリズムのいくつかの例となる。“RNNの概要とアルゴリズム及び実装例について“で述べているRNNは、連続データを扱うのに適しており、特に時系列データや自然言語処理において効果的なアプローチとなる。RNNは過去の出力を現在の入力に反映させることで、自己改善を行っている。SGD)の概要とアルゴリズム及び実装例について”で述べているSGDは、モデルのパラメータを更新するために使用される最適化アルゴリズムとなる。データセット全体ではなく、小さなバッチでパラメータを更新することで、計算コストを削減し、モデルの収束を早めている。以下はSGDの基本的な手順となる。“深層学習におけるattentionについて“で述べている自己注意機構は、Transformerアーキテクチャの一部として広く使われている。これは、入力シーケンス内の異なる部分間の関係をモデル化し、重要な情報に焦点を当てることができ、自己注意機構は、BERTやGPTなどのモデルで利用されている。“強化学習技術の概要と各種実装について“で述べている強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて報酬を最大化するための方策を学習する方法で、Q-ラーニングやポリシーグラディエント法などのアルゴリズムが含まれている。Learningにも活用可能なMeta-Learnersの概要と実装例“や”Meta-Learnersを用いた因果推論の概要とアルゴリズム及び実装例“でも述べているメタラーニングは、「学習の学習」として知られ、モデルが新しいタスクに迅速に適応できるように学習している。Meta-Learning)はその代表的なアルゴリズムとなる。refineのプロセスをサポートし、AIシステムが時間とともに自己改善するのに役立てられている。refine」機能の具体的な適用事例として、以下のようなものが挙げられる。これらの事例は、AIシステムが自身の出力を評価し、改善するための反復的なプロセスを通じて、より正確で信頼性の高い結果を提供することを目指している。OpenAIのGPT-3やGPT-4のような大規模言語モデルは、自己改善のプロセスを通じて、より一貫した、文法的に正しい、意味の通る文章を生成する。入力テキストに基づいて初期の出力を生成する。生成された出力を評価し、特定の基準に基づいてスコアを付ける(例えば、文法チェック、意味の一貫性など)。低評価の場合、モデルにフィードバックを与え、出力を再生成する。高評価の出力を最終結果として選択する。画像認識システムにおいて、初期の予測結果を自己評価し、ラベルの精度を向上させる。画像に対して初期の予測を行う。予測結果を信頼度スコアに基づいて評価する。低信頼度の予測に対しては、前処理(例えば、画像の明るさやコントラストの調整)を変更し、再予測を行う。高信頼度の予測を最終結果として選択する。強化学習エージェントがゲームのプレイ戦略を自己改善する。初期のポリシーに基づいて行動を選択する。各行動に対する報酬を評価し、Q値を更新する。Q値に基づいて、より良い行動を選択するポリシーに修正する。このプロセスを複数回繰り返し、ポリシーを最適化する。新しいタスクに迅速に適応する必要があるアプリケーション(例:新しい種類の画像分類)。新しいタスクに対してモデルを迅速に調整するための内側の更新を行う。タスクに対するパフォーマンスを評価する。メタラーニングアルゴリズムに基づいて、全体的なモデルパラメータを更新する。このプロセスを複数回繰り返し、モデルを新しいタスクに適応させる。自動運転車が経路計画を自己改善し、安全かつ効率的な走行を実現する。現在の状況に基づいて初期の経路を計画する。低評価の経路に対しては、新しい情報を考慮して再計画を行う。高評価の経路を最終的な走行経路として選択する。refineの具体的な適用方法を示しており、各分野でAIの性能を向上させるために利用されている。おける「self-refine」機能の実装例としては、以下のような方法がある。この機能は、AIモデルが自身の出力を評価し、改善するための反復的なプロセスを通じて、より正確で信頼性の高い結果を提供することを目指している。自然言語処理におけるself-refineの実装例:初期出力生成:入力データに基づいて初期の出力を生成する。refineの実装例を教えてください。skip_special_tokens=True)出力の評価:生成された出力を評価し、特定の評価基準に基づいてスコアを付ける。evaluate_output(initial_output)出力の修正:評価結果をもとに出力を修正する。特定の基準に基づいて出力を再生成する、または修正点を反映する。evaluate_output(refined_output)最終出力の確定:修正を繰り返した後、最も高い評価を得た出力を最終結果として確定する。refined_outputprint(final_output)画像認識におけるself-refineの実装例:初期予測:入力画像に対して初期の予測を行う。model(input_batch)出力の評価:予測結果に対して評価基準を適用し、スコアを計算する。evaluate_output(initial_output)出力の修正:確信度が低い場合、画像前処理を変更して再予測する。evaluate_output(refined_output)最終予測の確定:修正を繰り返した後、最も高い評価を得た予測を最終結果として確定する。refine」機能には、いくつかの課題が存在する。以下に主要な課題とその対応策を示す。refineプロセスを通じて増幅され、出力結果に偏りが生じる可能性がある。訓練データを多様かつバランスの取れたものにする。データの前処理段階でバイアスを検出し、修正するための手法を導入する。ユーザーや専門家のフィードバックを活用して、データセットを継続的に改善する。詳細は”機械学習におけるアクティブラーニング技術について“も参照のこと。モデルが訓練データに過剰に適応し、汎化性能が低下する。L1/L2正則化やドロップアウトなどの手法を用いて、モデルの複雑さを抑制する。データを分割してクロスバリデーションを行い、モデルの汎化性能を評価する。データセットを増やすためにデータ拡張技術を使用し、オーバーフィッティングを防ぐ。refineプロセスは計算リソースを大量に消費し、処理時間が長くなる。計算コストの低いアルゴリズムを選定し、最適化を行う。クラウドコンピューティングやGPUクラスタを利用して、計算を分散処理する。新しいデータに対してのみモデルを再訓練するインクリメンタルラーニングを活用する。自己評価と改善のループが不安定になることがあり、モデルの収束が難しくなる。フィードバックループに適切な制御を導入し、安定した収束を確保する。学習率を動的に調整することで、安定した学習を実現する。各ステップでのエラーを監視し、改善の方向性を調整する。不確実性の扱い:課題:モデルが出力する結果に対する不確実性を適切に評価し、扱うことが難しい。ベイズ推定を用いて、出力の不確実性を明示的にモデル化する。複数のモデルを組み合わせることで、個々のモデルの不確実性を相殺し、より信頼性の高い結果を得る。各予測に対して確信度スコアを計算し、不確実性の高い予測には注意を払う。refineを適用する際のスケーラビリティの問題がある。データや計算を分散させて、大規模なデータセットに対する学習を効率化する。refineプロセスに投入する。高性能なハードウェアや専用のアクセラレータ(例:TPU、FPGA)を活用して、計算効率を向上させる。機械学習による自動生成に関しては”機械学習による自動生成“に詳細を述べている。Library“等がある。Models(拡散モデル)は、画像生成やデータ修復などのタスクにおいて優れた性能を示す生成モデルの一種となる。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。作成者hummingbirdAI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。作成者hummingbirdAI/IT技術全般およびそれらを使ったビジネス立案に関してアドバイスいたします。お困りごとがあればご連絡くださいhummingbirdをフォローするモバイルバージョンに移動タイトルとURLをコピーしました。