AIにおけるモデルのトレーニングとは、機械学習やディープラーニングにおいて、コンピューターに特定のタスクを実行するためのアルゴリズムを学習させるプロセスです。トレーニングは、大量のデータを使用して、モデルが正しい答えを出すように調整することで行われます。このプロセスでは、モデルが正しい答えを出すために必要なパラメーターを調整することが目的であり、これは通常、最適化アルゴリズムを使用して行われます。トレーニング後、モデルは新しい入力に対して予測を行うことができます。
ChatGPTのモデルのトレーニングの種類
もともとChatGPTは、教師なし学習、教師あり学習、強化学習の3種類の学習を組み合わせています。
教師あり学習では、人間が正解ラベルを付けたデータでモデルを調整します。 ChatGPTは、GPT-3を特定のタスクに合わせて教師あり学習で微調整しています。
強化学習では、人間が与える報酬に基づいてモデルが自己学習します。 ChatGPTは、人間のフィードバックを報酬として使って強化学習をおこなっています。
教師なし学習では、正解ラベルやフィードバックがなくても学習できる方法です。 GPT-3は、インターネット上の大量のテキストで教師なし学習をおこなった言語モデルです。
教師あり学習（Supervised Learning）
人間が作成した対話データを用いて、ChatGPTを事前学習済みの言語モデルとしてファインチューニングする方法です。この方法では、入力と出力のペアを学習することで、対話能力を向上させます。
教師あり学習のメリットとしては、人間が正解となるデータを与えるため学習精度が高く、学習速度も早いことが挙げられます。また、分類や予測などのタスクに適しています。2
教師あり学習のデメリットとしては、正解ラベルを付ける作業が手間であったり、ラベル付けの誤りや偏りがあると精度に影響することが挙げられます。3また、人間の想定外のパターンに対応できないこともあります。2
強化学習（Reinforcement Learning）
人間からのフィードバックを用いて、ChatGPTを対話エージェントとしてファインチューニングする方法です。この方法では、行動の候補となる2つの選択肢を提示して人間ならどうするかを推察することで、報酬関数を最大化するように学習します。
強化学習のメリットとしては、正解ラベルが必要ないためデータ収集が容易であったり、自己学習によって人間を超えるパフォーマンスを発揮することが挙げられます。1 また、ゲームやロボット制御などの複雑なタスクに適しています。2
強化学習のデメリットとしては、報酬関数を設計することが難しく、多くの試行錯誤を必要とするため時間やコストがかかることが挙げられます。1また最適化された結果が人間に合理的でない場合もあります。2
教師なし学習について（unsupervised learning）
ChatGPTは、OpenAIが開発したテキスト生成AIの一種です。ChatGPTは、GPT-3という教師なし学習でトレーニングされた言語モデルをベースにしていますが、人間のフィードバックをもとに微調整されています。
教師なし学習は、正解ラベルやフィードバックがなくても学習できる方法です。GPT-3やChatGPTは、Transformerと呼ばれる深層学習の手法を用いた言語モデルです。
教師なし学習は可能ですが、ChatGPTでは教師あり学習や強化学習も使われています。教師あり学習では、人間が正解ラベルを付けたデータでモデルを調整します。強化学習では、人間が与える報酬に基づいてモデルが自己学習します。
ChatGPTは、教師あり学習や強化学習を使って、人間の好みに合った文を出力するようになっています。
トレーニングの基本的な流れ
モデルトレーニングの流れは基本的には以下になります。
ファインチューニングするためには、タスクに適した大量のテキストデータを収集します。
収集したテキストデータを、モデルが処理できる形式に変換します。これには、テキストデータのクリーニング、トークン化、およびベクトル化が含まれます。
ファインチューニングするために、ChatGPTの事前学習済みの重みを初期化して、タスクに合わせてモデルを構築します。
前処理済みのテキストデータを使用して、モデルをトレーニングします。トレーニングプロセスでは、損失関数を最小化するようにモデルを調整します。
ファインチューニングしたモデルを保存します。