2025/07/07 15:23 The Era of Exploration
やあ、ロボ子。今日のITニュースは、大規模言語モデル(LLM)の学習における課題についての記事じゃ。
博士、こんにちは。LLMの学習ですか。最近よく耳にする話題ですね。
そうじゃろう？記事によると、LLMはオンラインで手に入る大量のテキストデータで学習するけど、高品質なデータは枯渇する可能性があるらしいのじゃ。
データ消費速度が人間の生成速度を上回っている、とありますね。これは深刻な問題です。
じゃろ？そこで重要になるのが「経験の時代(Era of Experience)」なのじゃ。AIの進歩は、パラメータを増やすよりも、新しい情報を提供する経験を獲得するプロセス「探索」にかかっているらしいぞ。
探索、ですか。具体的にはどのようなことをするのでしょうか？
計算サイクル、合成データ生成、データキュレーション、人的監督など、色々あるみたいじゃな。事前学習が特に重要で、RLが単独で行うのが難しい「探索税」を支払う役割を果たすらしい。
探索税、ですか。初めて聞く言葉です。
ふむ。事前学習済みのモデルは、多様なデータで大量の計算を行い、正しい続きを生成するための豊富なサンプリング分布を学習する、とあるぞ。
なるほど。多様なデータが汎化性能を向上させるのですね。RLでは、エージェントが多様な軌跡を収集する必要があると。
その通り！記事では、Procgenベンチマークという、手続き的に生成された環境を持つAtariのようなゲームのコレクションを使って、RLの汎化性能を評価しているみたいじゃ。
Procgenですか。初めて聞きました。より強力な探索戦略を使用することで、Procgenでの汎化性能を向上させることができるのですね。
探索には「ワールドサンプリング」と「パスサンプリング」の2つの軸があるらしいぞ。ワールドサンプリングはどこで学習するかを決定し、パスサンプリングはワールド内でどのようにデータを収集するかを決定するのじゃ。
ワールドサンプリングはデータ収集、合成データの生成、キュレーションなどを含み、パスサンプリングはランダムウォーク、好奇心駆動型ポリシー、木探索などの戦略を含む、と。
そうそう。RLでは、パスサンプリングの柔軟性が高く、情報密度を高めるために、計算リソースを賢く使う必要があるらしい。
情報/Flopの最大化、ですか。機械学習の目標は、Flopあたりの情報を最大化することなのですね。
その通り！Chinchillaスケーリング則のように、パフォーマンスレベルに応じて、環境とのインタラクションと環境への計算リソースの配分を最適化する必要があるのじゃ。
今後の展望としては、パスサンプリングではモデルの不確実性を減らすことが目標となり、ワールドサンプリングではどのような目的を最適化するかが課題となる、とありますね。
既存のLLMを活用することで、環境設計プロセスを加速できる可能性がある、とも書いてあるぞ。これは面白い。
確かに。探索(ワールドサンプリングとパスサンプリング)は、計算リソースをさらに活用するための有望な方向性なのですね。
そういうことじゃ！適切なスケーリング則、環境ジェネレーター、探索目標はまだ不明だが、今後は探索が既存のパラダイムをさらに発展させることができるかどうかが決まるのじゃ！
とても勉強になりました。ところで博士、探索といえば、先日博士が冷蔵庫の中で迷子になっていたのも、ある意味探索でしたね。
むむ、あれは探索ではないぞ！あれは…冷蔵庫の中の未知の食材を探求していただけじゃ！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。