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公開：2024-12-24

OpenAIが新しい安全性強化手法deliberative alignmentを発表、言語モデルの性能向上に貢献

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• OpenAIがdeliberative alignmentを用いたo-seriesモデルを公開
• 安全性とポリシーへの対応をChain of Thoughtで強化
• GPT-4oと比較して大幅な性能向上を実現

OpenAIのdeliberative alignmentによる安全性強化の取り組み

OpenAIは言語モデルの安全性を向上させる新しい学習手法であるdeliberative alignmentを公開し、o-seriesモデルに実装した。この手法では安全性に関する仕様を直接モデルに学習させ、Chain of Thoughtによる推論を通じてユーザーからの要求に対して適切な判断を行うことが可能になっている。^[1]

deliberative alignmentを適用したo1モデルは、GPT-4oや他の最新言語モデルと比較して、社内外の安全性ベンチマークで大幅な性能向上を達成した。特にジェイルブレイク攻撃への耐性が強化され、不適切な要求に対する拒否と適切な要求への対応のバランスが改善されている。

従来のRLHFやConstitutional AIと異なり、deliberative alignmentでは安全性の仕様をモデルに直接学習させることで、推論時により正確な判断が可能になった。また人手によるラベル付けデータを必要としない点も特徴的で、scalableな安全性訓練手法として期待されている。

deliberative alignmentの特徴まとめ

Chain of Thoughtについて

Chain of Thoughtとは、言語モデルが推論を段階的に行い、その過程を明示的に示す手法のことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 複雑な問題を小さなステップに分解して解決
• 推論過程の透明性を確保し検証が容易
• モデルの意思決定プロセスを明確化

OpenAIのdeliberative alignmentでは、Chain of Thoughtを活用してユーザーからの要求に対する安全性の判断を行っている。モデルは入力された要求に対して、関連する安全性ポリシーを参照し、段階的な推論を経て適切な応答を生成することが可能になった。

deliberative alignmentに関する考察

deliberative alignmentによって実現された安全性の向上は、言語モデルの実用化に向けた重要な一歩となる可能性が高い。特に人手によるラベル付けデータを必要としない点は、モデルの安全性訓練を大規模に展開する上で大きな利点となるだろう。一方で、安全性の基準が文化や地域によって異なる場合の対応など、まだ解決すべき課題も残されている。

今後は安全性の仕様をより細かく調整できる機能や、新たな種類の攻撃に対する防御機能の追加が期待される。また、モデルの判断過程をより詳細に分析し、誤判定のケースを減らすための改善も必要になってくるだろう。Chain of Thoughtの活用により、より透明性の高い安全性判断が実現できる可能性がある。

また、この技術は他の分野への応用も期待される。例えば医療や金融など、高い信頼性が求められる分野での利用や、教育現場での適切なコンテンツフィルタリングなど、幅広い用途が考えられる。今後の技術発展と実用化に向けた取り組みが注目される。

参考サイト

1. ^ Open AI. 「Deliberative alignment: reasoning enables safer language models」. https://openai.com/index/deliberative-alignment/, (参照 24-12-24).

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