LLM・生成AI
RLHFとは？
読み: あーるえるえいちえふ英語: Reinforcement Learning from Human Feedback更新日: 2026-06-23
RLHFとは、人間の評価やフィードバックを使い、モデルの出力を望ましい方向へ調整する手法です。
生成AIパスポートG検定
関連表記: RLHF / 人間のフィードバック / Reinforcement Learning from Human Feedback
試験で問われるポイント
- 強化学習と人間評価を組み合わせた考え方です。
- 安全性や有用性の向上に関係します。
- 完全な正確性を保証する仕組みではありません。
具体例
ユーザーにとって有用で安全な応答を選好するようにモデルを調整します。
混同しやすい点
- RLHFで誤回答が完全になくなると考える。
- 人間が毎回リアルタイムで回答を書いていると考える。
関連問題で復習
G検定ディープラーニングの応用例
「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）」の説明として、最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner基盤モデルの活用
生成AIモデルの調整手法である「RLHF(人間のフィードバックによる強化学習)」の説明として、最も適切なものはどれですか。
生成AIパスポートLLM・テキスト生成AI
ChatGPTが人間の意図に沿った回答をするよう調整された手法「RLHF」とは何の略か。
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人間のフィードバックを使ってLLMの応答を人間の好みに沿うよう調整する仕組みを指す略称として、最も適切なものはどれか。
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ChatGPTの基盤となった「InstructGPT」の特徴はどれか。
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AIの出力を人間の価値観や意図に沿わせるプロセスを何と呼ぶか。
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質問と期待される回答のペアなど、ラベル付きデータを使ってモデルを教師あり学習でファインチューニングする手法を何と呼ぶか。
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大規模言語モデルに外部の文書やデータを参照させて回答の正確性を高める手法を何と呼ぶか。