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。
