【ITニュース解説】Supervised Fine-Tuning (SFT) Memorizes, Reinforcement Learning (RL) Generalizes

AIモデルの学習方法は、そのモデルがどのような能力を持ち、どのように振る舞うかを決定する非常に重要な要素だ。人間が物事を学ぶように、AIも様々な方法で知識を獲得していくが、この記事では特に「Supervised Fine-Tuning（SFT）」と「Reinforcement Learning（RL）」という二つの主要な学習方法に焦点を当て、それらがAIモデルの「記憶」と「汎化」という異なる特性にどう影響するかを解説している。真に賢いシステムを構築するためには、これらの学習方法がなぜ重要なのかを理解することが不可欠となる。

まず、Supervised Fine-Tuning（SFT）について説明しよう。SFTは、すでに訓練された大規模なAIモデルを、特定のタスクやデータセットに合わせてさらに細かく調整（ファインチューニング）する学習方法だ。この「教師あり（Supervised）」という言葉が示すように、SFTでは「入力」とそれに対応する「正しい出力」のペアが大量に用意されたデータセットを用いる。例えば、「この質問にはこの答えが正しい」「この画像にはこのラベルが正しい」といった具体的な正解が与えられている状態だ。モデルは、これらの正解データを繰り返し学習することで、与えられた入力に対して最も正解に近い出力を生成するように自身を調整していく。これは、すでに多くの知識を学んだ学生が、特定の試験範囲だけを集中的に勉強して高得点を目指すようなものだとイメージできる。

SFTの最大の特徴は、既存のデータパターンを非常に効率的に「記憶」することにある。モデルは学習データに含まれる知識やルール、パターンを細部まで吸収し、それらを忠実に再現する能力を身につける。そのため、モデルが学習したデータと似たような入力に対しては、非常に高い精度で適切な出力を生成できる。例えば、特定の法律文書から情報を抽出するタスクであれば、その法律文書のパターンをSFTで徹底的に学習させることで、非常に正確な情報抽出が可能になる。しかし、この「記憶」に頼る性質は、同時に限界も生み出す。モデルは学習データに含まれない、まったく新しい状況や問題に対しては、うまく対応できない傾向があるのだ。学習していないパターンや、データセットにはない未知の情報が入力された場合、モデルは困惑したり、間違った出力を生成したりする可能性がある。SFTは特定の領域で深い知識を持つモデルを作るのに適しているが、その知識はあくまで学習した範囲内に限定される。

次に、Reinforcement Learning（RL）について見ていこう。RLは、教師あり学習とは根本的に異なるアプローチをとる。RLでは、AIモデルは「エージェント」として、仮想的な「環境」の中で自律的に行動し、その行動の結果として「報酬」を受け取ることで学習を進める。ここには正解データというものはなく、エージェントは様々な行動を試しながら、最終的に最も多くの報酬を獲得できるような行動戦略を自ら見つけ出すことを目指す。例えば、ゲームをプレイするAIが、より高いスコアを目指して試行錯誤を繰り返す状況を想像するとよい。もし良い行動を取れば報酬が与えられ、悪い行動を取れば罰則（マイナスの報酬）が与えられる。エージェントは何度も繰り返し挑戦する中で、どの行動が長期的に見て最も良い結果をもたらすかを学習していくのだ。

RLの最大の特徴は、未知の状況や未経験の問題に対しても対応できる「汎化」能力にある。SFTのように特定のデータパターンを記憶するのではなく、RLは環境との相互作用を通じて、より本質的なルールや戦略を獲得しようとする。これにより、たとえ過去に経験したことのない状況に直面しても、学習によって培った汎化能力を活かして、最適な行動を選択しようと試みる。例えば、囲碁AIのAlphaGoは、大量の棋譜（対戦データ）を学習するだけでなく、自分自身と対戦（自己対局）を繰り返すことで、人間が想像もしなかったような新しい戦略を生み出し、世界最強の棋士を打ち破った。これは、特定のパターンを覚えるだけでなく、ゲームの「本質」を理解し、未知の局面にも対応できる「汎化」の典型的な例と言える。ただし、RLは試行錯誤に多くの時間を要し、報酬の設計や環境の構築が非常に難しいという側面もある。学習プロセスが不安定になりやすく、効率的に学習を進めるためには高度な技術が求められる場合が多い。

このように、SFTが過去のデータからパターンを効率的に「記憶」することに長けているのに対し、RLは環境との相互作用を通じて未知の状況に対応できる「汎化」能力を獲得することに優れている。SFTは特定の知識を深く掘り下げ、既存のタスクを高い精度でこなすのに適しており、RLは新しい問題解決や複雑な環境での意思決定に真価を発揮する。

真にインテリジェントなシステムを構築するためには、SFTとRLのどちらか一方を選ぶのではなく、それぞれの特性を深く理解し、状況に応じて適切に組み合わせることが重要だ。例えば、まずSFTで大量の既存データから基本的な知識や言語能力をモデルに覚えさせ、その後にRLを用いて特定の目的を達成するための行動戦略や、より人間らしい対話能力を洗練させる、といったアプローチが考えられる。ハイブリッドな学習戦略を採用することで、モデルは記憶力と汎化能力の両方を兼ね備え、より幅広いタスクに対応できるようになる。AIモデルの「どうやって学ぶか」という学習方法の選択は、そのシステムの能力、信頼性、そして応用範囲を大きく左右するため、単なる技術的な選択以上の意味を持つと言えるだろう。AIシステムを設計・開発する際には、モデルが何を記憶し、何を汎化できるのかを常に意識する必要がある。