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AIフィードバックによる強化学習(RLAIF)
人間が定義した基準と監督のもとで、AI評価者が生成した選好判断からポリシーを訓練する手法
複雑さ: high学習と適応
30秒でわかる概要
- 概要
- 人間が定めた基準に従って動作するAI評価器の選好判断を用いてポリシーを学習させ、評価器のドリフトを人間の監査で検出する。
- 使いどころ
- 特定のタスクで人間の価値観との整合を保ちながら、人手の限界を超えて選好ラベル付けをスケールさせたいとき。
- 注意点
- AI評価器が気づかれないまま評価基準から逸脱したり、較正データに埋め込まれた人間のバイアスを増幅したりして、学習全体を汚染しかねない。
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AIフィードバックによる強化学習: 概要
人間が定義した基準と監督のもとで、AI評価者が生成した選好判断からポリシーを訓練する手法
- AI-generated preference judgments
- Human-defined evaluation criteria
- Evaluator calibration against humans
- Reward model or direct feedback variants
- Policy optimization with drift controls
- Independent human auditing
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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