RLからLLMへ：GRPO、PPO、DPOを使用したAIの最適化による微調整の向上

数十年にわたり、強化学習 (RL) は、ロボット工学、ゲーム AI (AlphaGo、OpenAI Five)、制御システムにおける画期的な進歩を牽引する原動力となってきました。RL の強みは、長期的な報酬を最大化することで意思決定を最適化する能力にあり、順序立てた推論を必要とする問題に理想的です。一方、大規模言語モデル (LLM) は当初、モデルが静的なデータセットで微調整される教師あり学習に依存していました。このアプローチは […]