【RLHF】LLM-as-a-Judge全盛期に、なぜ我々はまだ「Reward Model」を訓練するのか？
分析
この記事は、Gemini ProやGPT-4のようなモデルを用いたLLM-as-a-Judge技術の進歩にも関わらず、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）において、個別のReward Model（RM）を訓練することの継続的な重要性について議論しています。強力なLLMの評価能力を考慮すると、RMの訓練がまだ必要かどうかという疑問を提起しています。記事は、実用的なRLトレーニングにおいて、個別のReward Modelが依然として重要であると示唆しています。
重要ポイント
参照
“「既然にGemini Proの評価能力が高いなら、面倒なデータクリーニングやパラメータ調整をしてまで、個別のReward Model (RM) を訓練する必要があるのか？ 直接LLMに報酬を決めさせれば良いのではないか？」”