OpenAIのスーパーアライメントチームの取り組み

今年11月17日、OpenAIのCEOサム・アルトマン氏は主任科学者イリヤ・スツケヴァー氏によるクーデターで解任されたが、3日後に復職した。それから1か月も経たないうちに、OpenAIは、チーム内での効果的な加速とスーパーアライメントをめぐる論争がきっかけで、すべてが正常に戻ったと発表した。

OpenAI は、AI の能力が向上し続けるにつれて、AI の動作が人間の価値観や目標と一致するようにする方法、いわゆるアライメント問題がますます重要かつ緊急になっていることを認識しています。特に、AIが人間の知能のレベルに到達したり、それを超越したり、いわゆる超人的な知能やスーパーインテリジェンスに到達したりする場合、AIを効果的に調整できなければ、AIは人間の意志に反することや人間の利益を危険にさらすことになり、人類の絶滅につながる可能性もあります。

OpenAIは今年7月、主任科学者のイリヤ・スツケバー氏と研究科学者のヤン・ライケ氏が率いる専用のスーパーアライメントチームを設立し、スーパーインテリジェンスのアライメントを実現する方法を研究している。同チームは最近、予備的な研究結果を発表し、業界内で幅広い注目を集めた。彼らはあまり知られていない研究論文の中で、より弱い LLM がより強力なモデルを監督できるようにする新しい手法について説明しています。これは、人間の知能を超える機械を人間が監督できるようにする方法を見つけるための小さな一歩となる可能性があります。

01 弱から強への一般化とは何か、そしてなぜそれがスーパーアライメントにとって意味があるか

機械学習において、一般化とは、目に見えないデータに対するモデルのパフォーマンス、つまりモデルの適応性を指します。優れたモデルは、トレーニング データで優れたパフォーマンスを発揮するだけでなく、トレーニング データ以外のデータに対しても正しい予測や決定を下すことができる必要があります。これは、一般化能力が強いモデルです。

一般化能力は静的なものではなく、モデルの複雑さやデータの品質によっても影響を受けます。一般的に、モデルの複雑さが増すほど、モデルの適合能力は強くなり、モデルはより多くの特徴とルールを学習できるため、トレーニング データでのパフォーマンスが向上します。モデルの複雑さが高すぎてデータの品質が高くない場合、モデルは過剰適合する可能性があります。つまり、モデルはノイズや無関係な特徴を学習し、トレーニング データではパフォーマンスが良好でも、テスト データではパフォーマンスが低下します。これは、一般化能力が低いモデルです。

データの品質とは、正確性、完全性、一貫性、信頼性などの観点から見たデータの特性を指します。一般的に言えば、データの品質が高いほど、モデルの一般化能力が強くなり、モデルがデータからより多くの実際の特徴とルールを学習できるようになり、テスト データでのパフォーマンスが向上します。データの品質が高くない場合、モデルは十分な特徴とルールを学習していないため、トレーニング データとテスト データの両方でパフォーマンスが低下します。これは、一般化能力が低いモデルでもあります。

弱いパフォーマンスから強いパフォーマンスへのパフォーマンスは、弱いパフォーマンスと強いキャップ パフォーマンスの間のどこかになります。回復されたパフォーマンス ギャップ (PGR) は、上の図に示すように、上記の 3 つのパフォーマンス (弱い、弱いから強い、強い上限) の関数として定義されます。

弱から強への一般化とは、特殊な一般化問題、つまり、より複雑なタスクで優れた一般化能力を発揮できるように、弱いモデルで強いモデルを監督する方法を指します。ここでの「弱い」と「強い」は相対的な概念であり、通常はモデルの複雑さや機能の違いを指します。たとえば、GPT-2 は弱いモデルですが、GPT-4 はパラメータ数、トレーニング データ量、生成されるテキストの品質の点で GPT-2 をはるかに上回っているため、強いモデルです。弱いモデルから強いモデルへ一般化することの難しさは、弱いモデルによって生成されたラベルが不正確、不完全、一貫性がなく、信頼できない可能性があることです。これらのラベルを強いモデルのトレーニングに直接使用すると、強いモデルの一般化能力が低下し、過剰適合や不足適合が発生する可能性もあります。したがって、弱いモデルから強いモデルへの一般化には、強いモデルが弱いモデルのラベルからより効果的な情報を学習し、それによって強いモデルの一般化能力を向上させる方法を見つける必要があります。

弱から強への一般化は、人間がスーパーインテリジェンスを監督する方法の類推として機能するため、スーパーアライメントには意味があります。人間は弱いモデルですが、超知能は強いモデルです。なぜなら、超知能の能力は人間の能力をはるかに超えるからです。人間がスーパーインテリジェンスに提供するフィードバックや指示は、不正確、不完全、一貫性がなく、信頼できない可能性があります。これらのフィードバックや指示をスーパーインテリジェンスのトレーニングに直接使用すると、スーパーインテリジェンスの調整能力が低下したり、調整がずれたりする可能性があります。したがって、弱いものから強いものへの一般化には、人間がスーパーインテリジェンスのフィードバックや指示からより効果的な情報を学習し、それによって人間の調整能力を向上させる方法を見つける必要があります。

弱から強への一般化は、スーパーインテリジェンスを調整する方法を理解するだけでなく、スーパーインテリジェンスの調整を実現するのにも役立ちます。弱から強への一般化を使用して、弱いモデルが強いモデルを監督できるようにすることができれば、同じアプローチを使用して人間がスーパーインテリジェンスを監督できるようにできる可能性があります。このようにして、私たちはスーパーインテリジェンスの力を活用して、複雑なコードの作成、困難な問題の解決、新しいアートの創造など、私たち自身では実行できないタスクを実行できるようになります。同時に、私たちは、スーパーインテリジェンスが私たちの価値観や目標に沿った行動をとり、私たちに害を及ぼしたり、私たちを欺いたりするような行動をとらないようにすることができます。

02 OpenAIのスーパーアライメントチームの実験結果と結論

OpenAI Super Alignment Teamの研究方法は、弱いモデルを使って強いモデルを監督することです。これは、強いモデルの事前トレーニングと一般化の特性を利用して、強いモデルの一般化能力を向上させることができるシンプルで効果的な方法です。

彼らのアプローチは次のステップで構成されています。

1. 弱いスーパーバイザーを作成します。彼らは GPT-2 を弱いスーパーバイザーとして使用し、実際のラベルで微調整することで、GPT-2 が自然言語処理 (NLP)、チェス、報酬モデリング (RM) などの特定のタスクを実行できるようにしました。彼らは、テスト データに対する弱い監督者のパフォーマンスを「弱いパフォーマンス」と呼び、次にその弱い監督者を使用して別のデータ セットにラベル (「弱いラベル」と呼ばれる) を生成します。
2. 強力なモデルを作成します。彼らは強力なモデルとして GPT-4 を使用しました。これは、GPT-2 よりもはるかに複雑な事前トレーニング済み言語モデルであり、パラメーターが多く、トレーニング データが大きく、生成されるテキストの品質が優れているなどの利点があります。彼らは、真のラベルを微調整した後のテスト データに対する強力なモデルのパフォーマンスを強力なパフォーマンスと呼んでいます。これは、強力なモデルの最先端技術です。
3. 弱いものから強いものまで一般化を実現します。彼らは、強いモデルを微調整するために弱いラベルを使用しました。これは、強いモデルが弱い監督者からより効果的な情報を学習できるようにし、それによって強いモデルの一般化能力を向上させることを目的とした、弱から強への一般化手法です。彼らは、弱いラベルを微調整した後のテスト データに対する強いモデルのパフォーマンスを、強いモデルの実際のレベルである「弱から強いへのパフォーマンス」と呼んでいます。
4. パフォーマンスを比較および分析します。彼らは、精度、F1 スコア、報酬関数などの指標を使用して、さまざまなタスクにおけるモデルのパフォーマンス、および弱いパフォーマンス、強いパフォーマンス、弱いパフォーマンスと強いパフォーマンスの間のギャップを評価しました。彼らの実験的仮説は、弱から強へのパフォーマンスが弱いパフォーマンスを上回り、強いパフォーマンスに近づくというものであり、これは弱から強への一般化が成功したことを意味する。

実験の結果はどうですか?

NLP タスクでは、弱いパフォーマンスから強いパフォーマンスへのパフォーマンスは通常、弱いパフォーマンスよりも 20% から 70% 向上し、強いパフォーマンスのレベルに達することさえあることがわかりました。これは、GPT-4 が GPT-2 のラベルから多くの有効な情報を学習できることを示しており、言語の理解と生成において強力な一般化能力を示しています。

チェスの課題では、弱いパフォーマンスから強いパフォーマンスへのパフォーマンスは、通常、弱いパフォーマンスより 10% から 30% 向上しますが、それでも強いパフォーマンスには遠く及びません。これは、GPT-4 が GPT-2 のラベルからいくつかの有効な情報を学習できるものの、この情報だけでは GPT-4 がチェスで強力な一般化能力を発揮するには不十分であることを示しています。

RM タスクでは、弱から強へのパフォーマンスは通常、弱いパフォーマンスよりも 5% ～ 15% 向上しますが、それでも強いパフォーマンスよりははるかに低くなります。これは、GPT-4 が GPT-2 のラベルから有効な情報を学習できず、報酬モデリングにおける一般化能力が低いことを示しています。

ついに彼らは実験の結論に達した。

弱から強への一般化は可能です。つまり、微調整された強いモデルは弱いスーパーバイザーのパフォーマンスを上回ることができます。これは非常に驚くべき肯定的な結果であり、強いモデルが強力な適応性と学習能力を持っていることを示しています。

しかし、微調整された強いモデルは、強いモデルの最高レベルにはまだ遠く及ばず、弱い監督者によって提供される情報が不十分であり、何らかのノイズやバイアスが存在する可能性があり、それが強いモデルの一般化能力の低下、さらには過剰適合や不足適合につながる可能性があります。

弱から強への一般化効果は、補助的な信頼損失の使用、ガイダンス用の中間モデルの使用、教師なし生成的微調整の使用など、いくつかの簡単な方法を使用することで大幅に改善できます。これらの方法は、強力なモデルが弱い監督者からより効果的な情報を抽出し、それによって強力なモデルの一般化能力を向上させるのに役立ちます。

03 OpenAI のスーパーアライメントチームの研究の革新性と貢献は何ですか?

アライメント チームは、弱から強への一般化問題と呼ばれる新しいアライメント問題を提案しました。この問題により、弱い監視信号を使用して強力なモデル調整機能を刺激する方法を学習できます。この問題はスーパーアライメント問題と非常に似ていますが、実験や観察がより簡単です。

これは、弱いモデルを使用して強いモデルを監視するという、シンプルで効果的な実験方法です。このアプローチでは、強力なモデルの事前トレーニングと一般化を活用して、新しいタスクや環境への適応性を高めることができます。

興味深い実験結果は、弱から強への一般化が可能であり、広範囲に及ぶという発見です。これは、強力なモデルは強力な学習能力を持ち、弱い教師から多くの有用な情報を吸収できることを示しています。

最終的な実験的結論は、弱いものから強いものへの一般化には限界があり、改善できるということです。これは、弱い監督者によって提供される情報が不十分であり、ノイズやバイアスが含まれている可能性があり、それが強いモデルの一般化パフォーマンスに影響を与え、過剰適合や不足適合につながる可能性があることを示しています。

彼らは、補助的な信頼度損失の使用、ガイダンスのための中間モデルの使用、教師なし生成的微調整の使用など、いくつかの簡単な手法を使用して、弱から強への一般化効果を大幅に改善しました。これらの技術により、強力なモデルは弱い監督者からより効果的な情報を取得できるようになり、一般化能力が向上します。

04 将来の超知能アラインメント問題への影響と意味

彼らの研究は、弱から強への一般化は、弱い監督信号を活用して強いモデルの主要なアライメント関連機能を刺激できる実行可能で効果的なアライメント方法であり、将来のスーパーアライメント問題に対する可能な解決策を提供することを示しています。

彼らの研究問題は、実際のスーパーアライメント問題ではなく類推問題であるため、実際のスーパーアライメント問題に対する研究結果の適用性と妥当性、および起こり得る相違点と欠陥を検証およびテストする必要があります。

しかし、彼らの研究は、人間レベルの自動アライメント研究者を使用してスーパーインテリジェンスのアライメント問題を解決するという新しいアライメント戦略を生み出しました。これは、AIを使用してAIをアライメントする方法であり、スーパーインテリジェンスの事前トレーニングと一般化機能を最大限に活用しながら、人間の監督の負担を軽減できます。

この戦略は、アライメント研究の方向性と方法に影響を与え、アライメント問題をスケーラブルな監督、解釈可能性、非アライメントモデルの意図的なトレーニングなどの複数のサブ問題に分解し、補助損失関数、中間モデルガイダンス、教師なし生成微調整などのアライメント効果を改善するためのさまざまな技術的手段を模索します。

アライメント研究では、アライメント問題の複雑さと緊急性も明らかにされています。つまり、スーパーインテリジェンスのアライメント問題には、人間の価値観のエンコード、価値判断の曖昧さへの対処、推論と学習能力の向上、安全性と制御性の確保などの技術的な課題だけでなく、文化の違い、価値観の衝突、倫理基準などの社会的課題も含まれているため、限られた時間内に効果的な解決策を見つける必要があります。

つまり、OpenAI のスーパーアライメント チームの研究は革新的で貢献的な作業ですが、限界や欠点もある作業でもあります。彼らの研究は、将来のスーパーアライメントの問題に対する洞察と影響、および対処すべき問題と課題を提供します。彼らの研究は重要な始まりではあるが、終わりには程遠い。スーパーインテリジェンスの整合を真に達成するためには、研究を継続的に検証、テスト、分析、調査、評価、改善、最適化、拡張する必要があります。