OpenAIがGPT-4Visionを発表

マルチモーダルAIの進化と責任ある利用に向けた取り組み

今週のテーマ：AI開発

OpenAIが開発したマルチモーダルAIシステム「GPT-4V（ision）」が発表されました。今回はその安全性を分析した「GPT-4Vシステムカード」からの知見を紹介いたします。GPT-4Vは、人間のようなテキストを生成できる言語モデルGPT-4を応用し、画像で入力した情報を分析する強力なAIツールです。
しかし、どのAIシステムでも懸念されるように、潜在的なリスクを回避し、責任ある使用を保証するためには、GPT-4Vの安全特性を理解し、どのように学習させたかを理解することが重要です。そこで、GPT-4とその前身モデルの背景を説明し、システム・カードとは何か、なぜそれがAIシステムを理解する上で重要なのかを説明していきたいと思います。

💡この記事から得られる３つのナレッジ
・GPT-4Vの概要
・システムカードとはなにか
・GPT-4Vの学習方法や可能性

論文データ：
今回のディスカッション対象の論文をご紹介します。
タイトル：GPT-4V(ision) System Card –  OpenAI
URL：https://cdn.openai.com/papers/GPTV_System_Card.pdf

目次

GPT-4V開発の背景

システムカードとは何か

人間のフィードバックから強化学習することによる微調整

GPT-4Vのデータセットと評価について

終わりに

開発の背景

GPT-4Vは、これまでにOpenAIによって開発された、GPT-3や、GPT-2、GPT-1などを含む一連の言語モデルの最新版です。これらのモデルは、大量のテキストデータを処理し、人間のようなテキストを生成することが可能です。

GPT-3のような言語のみの対応したモデルでは、画像や動画のような他の種類のデータを理解・分析する能力に限界がありました。そのためGPT-4Vのような、より強力なAIシステムを作るために、OpenAIでは言語と他のモダリティを組み合わせたマルチモーダルな学習モデルの開発が進められていました。

システムカードとは

OpenAIが開発したGPT-4Vの安全性と責任ある使用を詳細に説明するための文書として、GPT-4Vシステムカードが作成されました。このシステムカードには、GPT-4Vのトレーニングや評価に関する情報、潜在的なリスクへの緩和策が詳細に記載されています。

主な目的は、GPT-4Vの透明性と説明責任を提供し、ユーザーや関係者がシステムの動作や安全性を明確に理解できるようにすることです。さらに、システムカードは責任あるAIの開発と導入を促進するツールとして、AIを上手く使うための「正しいやり方」や「基本ルール」を作る活動の一つとして考えられています。

人間のフィードバックから強化学習することによる微調整

GPT-4Vの学習には、教師あり学習とともに「Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF）」という手法が採用されました。RLHFは、AIシステムの出力に対して人間のトレーナーからのフィードバックを基に、システムのパフォーマンスを向上させる学習方法です。

GPT-4Vにおいては、この手法を用いてシステムの出力を微調整し、人間のトレーナーの好みに合わせることに成功しています。結果として、画像入力に対するテキストの生成がより正確で適切となり、マルチモーダルなAIシステムとしての性能が大きく向上しています。

一方で、学習におけるバイアスの導入の可能性や、最良のパフォーマンスを得るための大量のフィードバックが必要となることなど、RLHFを採用する際には注意点がありますが、今回はそれらを考慮して採用されたということです。

GPT-4Vのデータセットと評価について

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