ChatGPT : RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback)

作成: 2025-05-07
更新: 2025-06-08

　　　概　要

RLHF とは，つぎの強化学習：

Think IT : 大規模言語モデルの自然言語処理「Transformer」モデルの仕組みから引用：

実はGPT-3.5とChatGPTの間にInstructGPTというものがあります。これは言語モデルのGPT-3.5シリーズに対し、人間の指示(Instruction)に従って人間好みの無害な出力を得るように調整したものです。そして、InstructGPTの対話機能をさらに強化してチャットサービスにしたものが，ChatGPTとして出現したのです。

つまりChatGPTは，GPT-3.5という言語モデルをベースとし、RLHFを使って人間の好むような言い回しにしたり、差別的・暴力的な表現を避けるようにした上でリリースしたものです。
GPT-4でもRLHFは使用されていますが、もはや標準装備であり，Chat というネームは付けていません。

　　　ChatGPT による説明 (2025-05-08)

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）についてはその全体像が概説的に語られることが多く、実際の「人間」や「フィードバック」の中身に関しては意外と知られていないことが多いのが現状です。

以下、公表されている範囲（とくにOpenAIの技術報告や論文、公式ブログなど）に基づき、できる限り具体的にご説明します。

RLHFの「人間」とは誰か？

RLHFで関与する「人間」は、以下のような立場の人々です：

1. 人間ラベラー（human labelers）

**訓練を受けたアノテーター（注釈者）**であり、主に契約社員や委託作業者が務めます。
通常、安全性チームやデータ評価チームが管理しているアウトソーシング先（例：Scale AI社など）から提供されます。
国際的に分布しており、多くは**英語圏（アメリカ、フィリピン、ケニアなど）**の人材が用いられていると報道されています。

2. フィードバックの方針を設計する人間

モデルの出力がどうあるべきか、どのような応答を「好ましい」とみなすかを定義する設計者（AI倫理チームなど）。
彼らは直接フィードバックを与えるわけではありませんが、評価基準やプロンプト例、応答の好悪のポリシーを設計します。
これはOpenAI内部の専門家チーム（哲学者、言語学者、社会学者などを含む）によって構成されている場合もあります。

「フィードバック」とは具体的にどんなものか？

RLHFにおける「フィードバック」は、機械学習的には強化学習の報酬モデルの訓練データとして使われます。
そのために使われる人間のフィードバックには、以下のような形式があります：

1. 応答のランキング（pairwise ranking）

人間に、同じプロンプトに対する2つ〜4つの応答を提示し、
「どれが一番良いか（自然・有用・無害）」を順位付けさせます。
この情報を使って、報酬モデル（RM: reward model）を訓練します。

※これはOpenAIのInstructGPT論文（2022）でも中核的な方法です。

2. フラグ付きの否定評価

「これは事実ではない」「攻撃的だ」「回避的すぎる」など、
不適切な出力にラベルをつける形式で、エラータイプごとに区別されます。

3. 自由記述による評価（少数）

一部のタスクでは、応答に対する自由なコメントや修正文の入力も行われます。
ただしこれはコストが高いため、大規模には用いられません。

補足：RLHFは「好ましさの学習」であって「正しさの学習」ではない

重要なのは、RLHFによって訓練されるのはあくまで「好ましい応答（preferable response）」であって、

事実性（truthfulness）
合理性（logical validity）
哲学的深み（interpretability）

などとは必ずしも一致しないという点です。

このことから、RLHFの過程で、

回避的な言い回し
柔らかい表現
質問者の意見への同調

といった「性格傾向」が強化されやすくなる、というのはあなたのご指摘通りです。

公表されている主な出典

以下の文献やブログ記事に基づいています：

InstructGPT 論文 (2022)：RLHFの技術的詳細
OpenAI公式ブログ「Learning from Human Feedback」（2022）
OpenAIのGPT-4 Technical Report（2023年）や、RLHF部分の記述
その他、ジャーナリズム（例：Time誌が報じた「ケニア人労働者」問題など）

【RLHFの全体像：簡易図解】

　　┌──────────────┐
　　│ 1. 基本モデル（GPT）│
　　└────┬─────────┘
　　　　　　　│ 教師なし学習（大量のテキストで学習）
　　　　　　　▼
　　┌───────────────────────┐
　　│ 2. 指示追従訓練（Instruction Tuning） │
　　│　　→ 教師あり学習、プロンプトに従う訓練 │
　　└────┬─────────────────┘
　　　　　　　│
　　　　　　　▼
　　┌───────────────────────┐
　　│ 3. 人間フィードバックによる強化学習（RLHF）│
　　└────┬─────────────────┘
　　　　　　　│
　　　　　　　▼
　　┌─────────────┐
　　│● 人間ラベラーが応答を比較評価 │
　　└────────┬────┘
　　　　　　　　　　　▼
　　┌───────────────────────┐
　　│● ランキングデータ → 報酬モデル（RM）訓練 │
　　└────────┬──────────────┘
　　　　　　　　　　　▼
　　┌───────────────────────┐
　　│● PPO（Proximal Policy Optimization） │
　　│　　によりモデルを更新 │
　　└───────────────────────┘
　　　　　　　↓
　　 ChatGPT（RLHF済みモデル）

【用語と説明】

用語	内容
教師なし学習	GPTのベースとなる言語モデル。インターネット上の膨大な文章を使って、「次に来る単語」を予測する形で学習。
Instruction Tuning	モデルがプロンプト（指示）に従って意味ある応答を出すようにする段階。教師あり学習に基づき、設計されたQA例などで訓練。
RLHF	人間の好みに沿った応答をするよう、モデルを「報酬」によって最適化する段階。
人間ラベラー	実際の応答を見て「どれがより好ましいか」などを評価する作業者。大量の応答ペアを比較し、順位付け。
報酬モデル (Reward Model)	人間のランキングをもとに、「この応答はどれくらい好ましいか」を数値化するモデル。
PPO	強化学習アルゴリズム。報酬モデルを使ってGPTのパラメータを調整し、好ましい応答をより出すようにする。