強化学習によるファインチューニング

We encourage research institutes, universities, and enterprises to apply, particularly those that currently execute narrow sets of complex tasks led by experts and would benefit from AI assistance. We’ve seen promising results in domains like Law, Insurance, Healthcare, Finance, and Engineering because Reinforcement Fine-Tuning excels at tasks where the outcome has an objectively “correct” answer that most experts would agree with.

強化学習は、エージェントが環境を探索し、行動から得られる報酬を基に学習する手法である。学習の目的は、長期的な報酬を最大化することである。エージェントは状態を確認し、行動を選択する。結果として新たな状態と報酬を受け取る。探索と活用のバランスが重要である。さまざまな分野で応用されている。

ファインチューニングとは、既に訓練されたモデルを特定のタスクやデータに適応させるプロセスである。事前訓練されたモデルは一般的な特徴を学習しているが、ファインチューニングによって特定のニーズに応じた調整が可能になる。少量のデータで行うことが多く、効率的かつ効果的な方法として広く用いられている。多様なアプリケーションで成果を上げている。

• 最大1,000のソフトウェアエージェントが大規模言語モデル（LLM）を使用して相互作用。
• エージェントは自発的に職業を持ち、ミームを共有し、税制改革に投票し、宗教を広める。
• この実験をデザインしたロバートヤン氏は、AI文明をデジタル空間で共存させ、人間と協力することを目指す。

These AI Minecraft characters did weirdly human stuff all on their own

Hundreds of LLM-powered AI agents spontaneously made friends, invented jobs, and spread religion.

マインクラフトは、サンドボックス型のビデオゲームである。プレイヤーはブロックを使って自由に世界を構築できる。冒険や探索も楽しめる。多様なモードがあり、自分のスタイルで遊ぶことが可能である。クリエイティブな要素が強く、人気を集めている。

マルチエージェントシステムとは、複数のエージェントが相互に作用し、協力または競争を通じて特定の目標を達成しようとするシステム。各エージェントは独立して行動し、環境に対して反応する能力を持つ。これにより、複雑な問題の解決やデータの処理が可能となる。