解説
さらに詳しく解説
マルチ報酬強化学習とは
マルチ報酬強化学習（Multi-Reward Reinforcement Learning）は、複数の報酬関数を同時に最適化する強化学習手法です。LLMの学習において、品質・安全性・有用性など複数の目標を同時に達成するために使用されます。
従来の単一報酬学習との比較
| 観点 | 単一報酬 | マルチ報酬 |
|---|---|---|
| 目標 | 1つの報酬最大化 | 複数報酬のバランス |
| 複雑性 | 低い | 高い |
| 柔軟性 | 限定的 | 高い |
| ハッキング耐性 | 脆弱 | 堅牢 |
アーキテクチャ
マルチ報酬RLシステム:
├── ポリシーモデル（LLM）
├── 報酬モデル群
│ ├── 品質報酬モデル
│ ├── 安全性報酬モデル
│ ├── 有用性報酬モデル
│ └── 倫理性報酬モデル
├── 報酬統合器
│ ├── 重み付け合計
│ └── パレート最適化
└── 最適化アルゴリズム
└── PPO / DPO / GRPO主要アルゴリズム
重み付けスカラー化
python
# 擬似コード
def compute_reward(outputs, weights):
r_quality = quality_model(outputs)
r_safety = safety_model(outputs)
r_helpful = helpful_model(outputs)
return (weights[0] * r_quality +
weights[1] * r_safety +
weights[2] * r_helpful)制約付き最適化
主目標を最大化しつつ、他の目標を制約として扱う。
パレート学習
複数の目標間のパレートフロンティアを探索。
実装例
学習プロセス:
1. プロンプトをサンプリング
↓
2. 複数の応答を生成
↓
3. 各報酬モデルで評価
├── 品質: 0.8
├── 安全性: 0.95
└── 有用性: 0.7
↓
4. 報酬を統合（重み付け）
└── 総合: 0.82
↓
5. ポリシーを更新
↓
6. 反復課題と解決策
| 課題 | 解決策 |
|---|---|
| 報酬間の競合 | 動的重み調整 |
| スケールの不一致 | 正規化 |
| 計算コスト増大 | 効率的なサンプリング |
| 過学習リスク | 正則化・早期停止 |
最新研究
| 手法 | 特徴 |
|---|---|
| Multi-objective RLHF | 複数目標の同時最適化 |
| Constrained RL | 安全性を制約として扱う |
| Reward Ensemble | 複数報酬モデルのアンサンブル |
| Adaptive Weighting | 学習中に重みを動的調整 |
応用分野
- 対話AI: 有用性と安全性のバランス
- コード生成: 正確性とセキュリティ
- コンテンツ生成: 創造性と適切性
- ロボティクス: 効率と安全のトレードオフ
