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
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パスポート生成AI（ジェネレーティブAI）
RLHFにおける「Human Feedback」の利用方法として最も適切なものはどれか。
生成AIパスポート生成AI（ジェネレーティブAI）
RLHFによるモデル調整の流れとして最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
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SFT（教師ありファインチューニング）に使うデータの説明として最も適切なものはどれか。
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