編集部
大規模言語モデル（LLM）は複雑な推論タスクにおいて、事実誤認や論理的なエラーが発生しやすいという課題を抱えている。これに対して、Google DeepMindが新たに提案したGenRMは、LLMの生成能力を活かし、モデル自身に出力の正確さを検証させることで精度を向上させる手法である。
GenRMは従来の報酬モデルや検証モデルが持つ制約を乗り越え、次トークン予測を活用することで、より効果的な検証プロセスを実現する。実験結果によると、GenRMは他の手法に比べて一貫して高い精度を示し、今後のLLM応用においても有望な選択肢となる可能性がある。
LLMの精度向上の課題と現行の検証手法の限界
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の多くの分野で革新をもたらしているが、特に複雑な推論タスクにおいては、事実誤認や論理エラーが頻発する問題がある。従来の手法では、複数の候補回答を生成し、その中から最も正確なものを別の検証モデルや報酬モデルが選ぶ方式が一般的である。しかし、これらのモデルは生成されたテキストの精度を完全に評価するには限界がある。
特に、報酬モデルはLLMの生成能力を十分に活用できず、分類タスクに偏った評価しかできないことが多い。さらに、従来のLLMを判定者として用いる手法もあるが、これには高度なプロンプト技術が必要であり、汎用性に欠けるという課題がある。これらの方法は柔軟ではあるものの、LLMの生成力を活用する報酬モデルには及ばない。DeepMindはこうした現行手法の限界を打破するために、新たなアプローチを模索し続けている。
GenRMの特徴：次トークン予測とChain-of-Thought推論の活用
DeepMindが開発したGenRMは、LLMの持つ生成能力を最大限に活かすため、次トークン予測による学習を行う。この手法により、モデルはただ正誤を判定するだけでなく、自ら解答を生成し、その内容を思考プロセスに基づいて検証することが可能になる。特にChain-of-Thought（CoT）と呼ばれる推論技術を使用することで、回答前に複数の中間的な思考過程を生成し、最終的な判断の精度を高めることができる。
具体的には、「この回答は正しいか？」といった簡単な問いに対しても、モデルは「Yes」や「No」といったシンプルな出力を生成する前に、思考プロセスを展開して答えを導く。この過程で、通常の検証モデルでは見落とされがちな微妙な誤りも検知できるようになる。また、テスト時には複数の思考チェーンを生成し、それらの平均スコアを計算することで、さらに精度を向上させることができる。
実験結果：GenRMの優位性と他手法との比較
DeepMindの研究チームは、GenRMの効果を確認するため、複数の推論タスクでその性能を検証した。具体的なタスクとしては、最後の文字の連結、単語の並べ替え、数式を含む言語問題などが含まれている。これらのタスクにおいて、GenRMは従来の報酬モデルや判定者モデル、自己一貫性のある手法と比較して一貫して高い精度を示した。
例えば、GSM8Kという数学推論ベンチマークでは、GenRMを学習させたモデルが92.8%の問題を解決し、GPT-4や他の競合モデルを上回る結果を出した。このように、LLMが生成と検証の両方を担うことで、従来の方法では到達できなかった精度向上が可能になる。また、データセットの規模やモデルの容量が増えるにつれて、GenRMの性能はさらに向上し、追加の計算リソースを投入することで、開発者は精度と計算コストのバランスを調整できる柔軟性も得られる。
今後の展望と応用可能性
GenRMは、LLMの生成能力と検証能力を統合することで、新たな次元の精度向上を実現しているが、今後の応用範囲はさらに広がる可能性がある。特に、合成された検証用の推論ラショナル（CoT）がスケールすることで、生成タスクの拡大や強化学習との統合が期待されている。また、数ショット学習や情報検索を組み合わせた生成、コード生成・実行といった高度なLLM技術との連携も進む見込みである。
このような進化により、LLMを使用する様々な領域での精度向上が見込まれ、今後もLLM開発者にとってGenRMは有力なツールとなるだろう。さらに、品質の高い検証ラショナルを得るために、合成データの活用が検討されており、これにより人手による評価の手間を減らしつつ、精度の高い検証が可能となる。GenRMの応用は、LLMの新しい可能性を切り開く鍵となりつつある。