LLMの学習を統一的に理解！HPTの理論と実践

紹介論文

今回紹介する論文はTowards a Unified View of Large Language Model Post-Trainingという論文です。

この論文を一言でまとめると

大規模言語モデル（LLM）のポストトレーニングにおけるSFTとRLを統合的に捉える「Unified Policy Gradient Estimator」を解説。HPTアルゴリズムの理論的背景、実験結果、実用的な応用までを網羅し、LLMの性能向上に役立つ知見を提供します。

LLMポストトレーニングの現状：SFTとRLの二極化

LLM（大規模言語モデル）の性能を最大限に引き出すためには、事前学習後のポストトレーニングが不可欠です。事前学習済みのLLMは、汎用的な知識を持っていますが、特定のタスクやドメインに特化させるためには、追加の学習が必要となります。

現在、LLMのポストトレーニングには、主にSFT（Supervised Fine-Tuning：教師ありファインチューニング）とRL（Reinforcement Learning：強化学習）という二つの手法が用いられています。これらの手法は、それぞれ得意とする領域と課題を抱えており、LLM開発者は、タスクの特性や目的に応じて適切な手法を選択する必要があります。

SFT（教師ありファインチューニング）：効率的な知識の蒸留

SFTは、高品質なデータセットを用いて、LLMの出力予測分布を特定のドメインやタスクに適合させる手法です。例えば、特定の業界用語を多く含むデータセットでSFTを行うことで、その業界に特化したLLMを作成できます。

具体的な例として、顧客対応LLMの開発においては、過去の顧客とのチャットログを用いてSFTを行うことで、LLMは顧客の質問に対してより適切で自然な回答を生成できるようになります。ある企業では、SFTを導入した結果、顧客対応の効率が〇〇%向上したと報告されています。

RL（強化学習）：多様なタスクへの適応

RLは、LLMの出力に対して報酬を与えることで、LLMがより良い行動を学習するように促す手法です。例えば、LLMが生成した文章の品質を人間の評価者が評価し、その評価を報酬としてLLMに与えることで、LLMはより高品質な文章を生成できるようになります。

ゲームAIの開発においては、RLを用いてLLMにゲームのルールを学習させ、勝利という報酬を与えることで、LLMはゲームの戦略を学習し、より高い勝率を達成できるようになります。ある研究所では、RLを導入した結果、ゲームAIの勝率が〇〇%向上したと報告されています。

SFTとRLの組み合わせ：それぞれの長所を活かす

近年では、SFTとRLを組み合わせた手法が注目されています。SFTでLLMに初期的な知識を学習させた後、RLで微調整を行うことで、精度と汎化能力を両立させることができます。また、SFTとRLを交互に行うことで、より効率的な学習を実現することも可能です。

本記事では、LLMのポストトレーニングにおけるSFTとRLの現状と課題を解説しました。次回のセクションでは、本論文が提案する「Unified Policy Gradient Estimator」の核心概念について解説します。

Towards a Unified View: 統一的な視点とは？

LLM（大規模言語モデル）のポストトレーニングの世界では、SFT（Supervised Fine-Tuning：教師あり微調整）とRL（Reinforcement Learning：強化学習）という、アプローチの異なる2つの手法が主流です。SFTは、高品質なデータを用いてLLMに特定の知識やタスクへの適応能力を効率的に教え込む一方、創造性や汎化能力の面で限界があります。一方、RLは、探索を通じてLLMに多様なタスクへの適応能力を付与するのに有効ですが、報酬関数の設計が難しく、学習が不安定になりやすいという課題があります。

本論文が提案するUnified Policy Gradient Estimator（UPGE：統一ポリシー勾配推定量）は、これらのSFTとRLを、統一的な視点から捉えるための革新的なフレームワークです。従来のLLMのポストトレーニングでは、SFTとRLは互いに独立した、場合によっては矛盾する手法として扱われてきました。しかし、UPGEは、SFTとRLが実は矛盾するものではなく、共通の最適化プロセスの一部であることを明らかにします。

Unified Policy Gradient Estimatorの核心概念

UPGEの核心概念は、SFTとRLの目的関数を、共通の目的関数として表現することにあります。そして、それぞれの勾配を統一的な形式で計算することで、SFTとRLを統合的に扱います。これにより、SFTとRLは、異なるデータ分布の仮定とバイアス-バリアンスのトレードオフの下で、共通の目的関数の勾配を近似していると解釈できます。

具体的には、UPGEは、以下の3つの重要なポイントを示しています。

1. SFTとRLは、異なるデータ分布（オフラインデータ vs. オンラインデータ）を利用しているものの、最終的に目指すところは、モデルの性能向上という点で共通している。
2. SFTとRLは、学習過程における探索と利用のバランスが異なっている。SFTは、既存の知識を効率的に利用することに重点を置く一方、RLは、新たな知識を発見するための探索を重視する。
3. SFTとRLは、それぞれバイアス-バリアンスのトレードオフが異なっている。SFTは、バイアスが小さいものの、バリアンスが大きくなる傾向があり、RLは、バリアンスが小さいものの、バイアスが大きくなる傾向がある。

UPGEは、これらのポイントを踏まえ、SFTとRLを組み合わせることで、それぞれの長所を活かし、短所を補完できる可能性を示唆しています。これにより、より効率的かつ効果的なLLMのポストトレーニングが実現できると期待されます。

次世代のLLM開発者は、SFTとRLを別個のものとして捉えるのではなく、UPGEのフレームワークを通して、それぞれの特性を理解し、最適な組み合わせを模索することで、LLMの性能を最大限に引き出すことができるでしょう。

Unified Policy Gradient Estimatorの4つの要素

Unified Policy Gradient Estimator（UPGE）は、SFTとRLを統合的に捉え、より効果的なLLMの学習を目指すためのフレームワークです。このUPGEを構成する重要な要素が、以下の4つです。それぞれの役割と重要性を理解することで、LLMの性能を最大限に引き出す戦略が見えてきます。

安定化マスク (Stabilization Mask): 学習の安定性を守る盾

LLMの学習は、その複雑さゆえに非常に不安定になりがちです。勾配爆発や発散といった問題を防ぎ、学習を安定化させる役割を担うのが、安定化マスクです。

• 役割: 学習の不安定性を抑制し、勾配爆発や発散を防ぎます。
• 重要性: 安定した学習は、LLMが効果的に知識を獲得し、性能を向上させるために不可欠です。
• 詳細: PPO (Proximal Policy Optimization) で導入されたクリッピング操作が代表例です。安全でないと判断された場合に、勾配を無効化することで、学習の安定性を保ちます。

参照ポリシー分母 (Reference Policy Denominator): データ分布のズレを補正する羅針盤

SFTとRLでは、学習に使用するデータの分布が大きく異なります。この分布のずれを適切に調整し、正確な勾配を計算するために、参照ポリシー分母が用いられます。

• 役割: 重要度サンプリングにおける補正項として機能し、異なるデータ分布間のずれを調整します。
• 重要性: SFTとRLのデータ分布の違いを考慮することで、より適切な学習を行うことができます。
• 詳細: SFTでは現在のポリシー、RLでは過去のポリシー (rollout policy) が参照ポリシーとして使用されます。

アドバンテージ推定 (Advantage Estimate): 行動の価値を測る天秤

ある行動がどれだけ良い結果をもたらすかを評価し、学習の方向性を決定する上で重要な役割を果たすのが、アドバンテージ推定です。

• 役割: ある行動がどれだけ良いかを評価し、学習の方向性を決定します。
• 重要性: アドバンテージ推定は、LLMがより良い行動を選択し、より高い報酬を得るために不可欠です。
• 詳細: 伝統的な強化学習では、状態価値関数や行動価値関数を用いてアドバンテージを推定しますが、LLMではシーケンスレベルでの評価が一般的です。

尤度勾配 (Likelihood Gradient): 学習シグナルをネットワークに伝える架け橋

LLMが学習し、改善していくためには、行動から得られた情報をモデルのパラメータに反映させる必要があります。この情報を伝達する役割を担うのが、尤度勾配です。

• 役割: 行動からモデルパラメータへの勾配情報を伝播させ、ネットワークの重みを更新します。
• 重要性: 尤度勾配は、LLMが学習し、改善するために不可欠です。
• 詳細: 尤度勾配は、すべての勾配計算において共通であり、objective signalsをネットワークの重みにback-propagateするために使用されます。

4つの要素の相互作用: 最適な学習のために

これらの4つの要素は独立して存在するのではなく、互いに密接に連携し、LLMの学習プロセス全体を制御します。安定化マスクが学習の土台を固め、参照ポリシー分母がデータ分布のずれを修正、アドバンテージ推定が学習の方向性を示し、そして尤度勾配がネットワークを更新していく。この一連の流れを理解することで、より効果的なLLMのポストトレーニングが可能になります。

UPGEの4つの要素を理解し、適切に調整することで、LLMの性能を最大限に引き出し、より高度なタスクへの挑戦が可能になるでしょう。

Hybrid Post-Training（HPT）アルゴリズム：理論と実装

本セクションでは、大規模言語モデル（LLM）のポストトレーニングにおける革新的なアプローチ、Hybrid Post-Training（HPT）アルゴリズムについて解説します。HPTは、Unified Policy Gradient Estimatorの理論的背景に基づき、教師あり学習（SFT）と強化学習（RL）のトレーニングシグナルを動的に選択することで、それぞれの利点を最大限に引き出し、弱点を補完します。

HPTアルゴリズムの概要：SFTとRLの動的融合

HPTアルゴリズムの核心は、LLMが学習中にリアルタイムで示す性能に応じて、SFTとRLの損失関数への重みを適応的に調整することにあります。これにより、LLMは自身の能力に応じて最適な学習戦略を選択し、効率的な学習を実現します。

具体的には、HPTは以下の原則に基づいて動作します。

• LLMの初期段階では、SFTを重視：モデルの能力がまだ低い段階では、高品質な教師データから知識を効率的に習得することを優先します。
• LLMの能力向上に伴い、RLへの移行：モデルが一定の能力を獲得した後は、RLを通じて探索能力を高め、多様なタスクへの適応性を向上させます。

HPTアルゴリズムの仕組み：性能フィードバックによる損失の重み調整

HPTアルゴリズムは、以下の数式で表される混合損失関数 L を使用して、ターゲットLLM πθを最適化します。

L = αL_RL + βL_SFT

ここで、αとβはそれぞれRL損失L_RLとSFT損失L_SFTの重みであり、以下の手順でLLMのサンプリング性能Pに基づいて決定されます。

1. LLMに質問qが与えられた場合、教師あり軌跡τ*と、モデルが生成した複数の軌跡に対するVerifierによる評価結果から性能Pを算出します。
2. 性能Pに基づいて、αとβを以下のスイッチ関数f(P)とg(P)を用いて決定します。

α = f(P), β = g(P)

本論文では、以下のシンプルなスイッチ関数を使用しています。

P > γの場合、α = 1、β = 0 (RLを重視)
P ≤ γの場合、α = 0、β = 1 (SFTを重視)

ここで、γはスイッチゲートと呼ばれる閾値であり、タスクやデータセットの特性に応じて調整されます。

HPTアルゴリズムの実装：柔軟性と拡張性

HPTアルゴリズムは、既存の強化学習アルゴリズム（例：PPO、GRPO）と教師あり学習アルゴリズムを組み合わせることで容易に実装できます。また、Unified Policy Gradient Estimatorのフレームワークに基づいて構築されているため、様々なLLMポストトレーニング手法に柔軟に組み込むことができます。

HPTアルゴリズムの利点：デモンストレーションの有効活用と安定した探索の両立

HPTアルゴリズムは、以下の利点を持つことで、LLMの性能を最大限に引き出すことを目指します。

• デモンストレーションの有効活用：SFTを通じて、高品質な教師データから知識を効率的に習得します。
• 安定した探索：RLを通じて、多様なタスクへの適応能力を高め、未知の領域を探索します。
• 動的なバランス調整：LLMの能力に応じてSFTとRLの重みを調整することで、学習の効率と安定性を最適化します。

HPTアルゴリズムは、LLMのポストトレーニングにおける新たな可能性を切り拓く、有望なアプローチと言えるでしょう。

実験結果：HPTの有効性

HPTアルゴリズムの真価は、実際の実験データによって証明されます。ここでは、様々な規模のモデルとデータセットを用いてHPTを評価した結果を詳細に分析し、その有効性を明らかにしていきます。

実験設定の詳細

• モデル：Qwen2.5-Math-7B、LLaMA3.1-8Bなど、様々な規模のLLMを使用。
• データセット：AIME 2024、AIME 2025、AMC、MATH-500、Minerva、OlympiadBenchといった数学的推論ベンチマーク。
• 比較対象：SFT、GRPO、LUFFYなどの既存のLLMポストトレーニング手法。

これらの設定により、HPTが様々な条件下で、既存手法と比較してどのような性能を発揮するのかを検証しました。

主要な実験結果とその分析

実験の結果、HPTは以下の点で優れた性能を示しました。

• 全体的な性能：ほとんどのベンチマークで、既存手法を上回る性能を達成。
  特に、AIME 2024では既存手法を6.9ポイントも上回る大幅な性能向上を達成しました。
• 小規模モデルへの適用：Qwen2.5-Math-1.5BやLLaMA3.1-8Bといった小規模なモデルでも、既存手法を上回る性能を達成。
• Pass@k指標：Pass@k指標においても、既存手法を上回る性能を達成。

これらの結果から、HPTはモデルの規模やタスクの種類に関わらず、幅広い状況で有効であることが示唆されます。

HPTが優れた性能を発揮する要因

HPTが既存手法を上回る性能を達成した要因として、以下の点が考えられます。

• SFTとRLの動的な選択：タスクやモデルの状態に応じてSFTとRLを切り替えることで、それぞれの長所を最大限に活用し、短所を補完。
• 探索と利用のバランス：過学習を抑制し、汎化能力を高めるために、探索と利用のバランスを適切に調整。

HPTは、既存手法のように固定的な学習戦略を用いるのではなく、状況に応じて柔軟に学習戦略を変化させることで、より効率的かつ効果的な学習を実現していると考えられます。

専門家の見解

読者へのメッセージ

HPTの実験結果は、LLMのポストトレーニングにおいて、単にSFTやRLを適用するだけでなく、両者を組み合わせ、状況に応じて使い分けることの重要性を示唆しています。ぜひ、HPTの知見を参考に、自身のLLM開発プロジェクトにおける学習戦略を検討してみてください。

HPTの実践的な応用：LLM性能向上のための戦略

このセクションでは、本論文で紹介したHybrid Post-Training（HPT）アルゴリズムを、読者自身のLLM開発プロジェクトに応用するための具体的な戦略と注意点を提供します。

HPTの導入を検討する前に：自社の課題を明確にする

HPTは強力なツールですが、万能ではありません。導入を検討する前に、自社のLLMが抱える課題を明確にすることが重要です。例えば、

* 特定の知識が不足しているのか（SFTの強化）
* 創造性や多様なタスクへの適応性が低いのか（RLの強化）
* 学習が不安定で、性能が伸び悩んでいるのか（安定化技術の導入）

といった点を分析し、HPTがこれらの課題解決に貢献できるかを検討しましょう。

HPTの応用戦略：段階的な導入と調整

HPTをいきなり大規模なプロジェクトに導入するのではなく、段階的に導入し、効果を検証することをおすすめします。

1. **プロトタイプ開発：** 小規模なデータセットとモデルでHPTを実装し、基本的な動作を確認します。
2. **ハイパーパラメータ調整：** スイッチゲートγなど、HPTの性能に影響を与えるハイパーパラメータを調整します。自動チューニングツールなどを活用すると効率的です。
3. **既存手法との比較：** HPTと既存のSFTやRL手法を比較し、性能向上効果を定量的に評価します。
4. **本番環境への導入：** 十分な検証を行った上で、本番環境にHPTを導入します。

HPT導入の注意点：リソースと専門知識の確保

HPTは、SFTとRLの知識を組み合わせる必要があるため、一定の専門知識が必要です。また、計算リソースもSFTやRL単独で行う場合よりも多く必要となる可能性があります。

* **専門知識の習得：** HPTに関する論文やブログ記事を読み、理解を深めましょう。社内に専門家がいれば、積極的に協力を仰ぎましょう。
* **計算リソースの確保：** GPUなどの計算リソースを十分に確保しましょう。クラウド環境を活用することも有効です。
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具体的な活用例：対話型LLMの性能向上

対話型LLMの性能向上にHPTを活用する例を考えてみましょう。SFTで特定の知識や応答スタイルを学習させた後、HPTを用いてRLによる微調整を行います。

* **SFT段階：** 顧客からの質問応答データを用いて、LLMに適切な応答を生成する能力を学習させます。
* **HPT段階：** 顧客満足度を報酬として、LLMに多様な質問への適切な応答、共感的な対話、問題解決能力などを学習させます。スイッチゲートγを調整することで、SFTで学習した知識を維持しながら、RLによる探索を促進します。

HPTを活用することで、対話型LLMは、より自然で人間らしい対話を実現し、顧客満足度を向上させることが期待できます。