アライメント（Alignment）

AIと人間の価値観を整合させる技術を解説します。RLHF（人間フィードバックからの強化学習）、DPO（直接選好最適化）、Constitutional AI（憲法的AI）の理論と実装、Prompt Engineeringの実践まで、アライメント研究の最前線を理解します。

学習記事一覧

記事 説明
[執筆中] RLHF（人間フィードバックからの強化学習） Reinforcement Learning from Human Feedbackの理論と実装。3段階プロセス（教師あり微調整SFT → 報酬モデル学習 → PPOによる強化学習最適化）、Bradley-Terryモデルによる選好学習、KLダイバージェンス制約の役割を理解。
[執筆中] DPO（直接選好最適化） Direct Preference Optimization（Rafailov et al., 2023）の革新性を解説。強化学習を使わずにRLHFと同じ目的を達成する仕組み、報酬モデルと最適方策の閉形式の関係、単純な分類損失による直接最適化を理解。
[執筆中] Constitutional AI Anthropicが開発したConstitutional AIの思想と実装。人間フィードバックではなくAIフィードバックから安全性を学習する2段階プロセス、複数の倫理的原則に基づく憲法的枠組み、スケーラブル監督・透明性・調整可能性を理解。
[執筆中] Prompt Engineering LLMから最適な出力を引き出すプロンプト設計の体系的手法。効果的なプロンプト構造（Role/Persona + Task + Context + Constraints + Format + Examples）、Chain-of-Thought、Self-Consistency、Tree of Thoughts、情報理論的視点を理解。
[執筆中] アライメント研究の最前線 2024年時点のアライメント研究の動向と課題。Scalable Oversight（人間が監督できない領域でのアライメント）、Interpretability（内部動作の解釈可能性）、Value Learning（多様な価値観への対応）、Long-term Safety（長期的な安全性確保）を理解。

推奨学習順序

  1. アライメント研究の最前線 - 全体像と重要性を把握
  2. RLHF - 標準的なアライメント手法を理解
  3. DPO - RLHFの改良版を学ぶ
  4. Constitutional AI - 代替アプローチを理解
  5. Prompt Engineering - 実践的な技術を習得

このカテゴリーについて

アライメントカテゴリーでは、強力なAIシステムを人間の意図と価値観に整合させる技術を学びます。単に性能を高めるだけでなく、安全で有用で誠実なAIを実現するための理論と実践を理解します。

学習目標

  • アライメント問題の本質と重要性を理解する
  • RLHF（人間フィードバックからの強化学習）の3段階プロセスを学ぶ
  • DPO（直接選好最適化）がRLHFを改善する仕組みを理解する
  • Constitutional AI（AnthropicのClaude）の思想と実装を学ぶ
  • Prompt Engineeringの体系的手法を習得する

対象読者

研究者、倫理に関心のある技術者、AIの社会的影響を考える方を対象としています。

推定学習時間

全5記事を通読：約8-12時間

主要参考文献

このカテゴリーの記事は以下の査読付き論文を主な出典としています。各記事で詳細な引用を行います。

RLHF（人間フィードバックからの強化学習）

  • Christiano et al. (2017) "Deep reinforcement learning from human preferences" - NeurIPS 2017
  • Ouyang et al. (2022) "Training language models to follow instructions with human feedback" (InstructGPT) - NeurIPS 2022
  • Stiennon et al. (2020) "Learning to summarize from human feedback" - NeurIPS 2020

DPO（直接選好最適化）

  • Rafailov et al. (2023) "Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model" - arXiv:2305.18290

Constitutional AI

  • Bai et al. (2022) "Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback" - arXiv:2212.08073

Prompt Engineering

  • Wei et al. (2022) "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models" - NeurIPS 2022
  • Wang et al. (2022) "Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models" - ICLR 2023
  • Yao et al. (2023) "Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models" - arXiv:2305.10601

※個別記事では、各論文への直接リンクと詳細な引用情報を提供します。

次のステップ

アライメントを学習した後は、以下のカテゴリーに進むことを推奨します：