RLHFの仕組みを整理してみた
Zenn / 2026/4/16
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要点
- RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）の全体像を、データ収集→報酬（評価）モデル→強化学習での最適化という流れで整理する内容です
- 人手での嗜好/品質判断を起点にして、モデルが「望ましい出力」を行う方向へ学習を誘導する考え方が説明されています
- 報酬モデル（スコアリング役）とポリシー（生成モデル）の役割分担を押さえることで、RLHFが何を改善するのかが明確になります
- 実務で理解・設計の前提になるポイント（ラベル設計、学習段階、最適化の狙い）が俯瞰できる解説記事です
LLMの学習プロセスを理解するために、RLHFの流れを整理してみました。
RLHFの全体的な流れ
大規模モデルの学習は、一般的に次のような流れで行われます。
1 Pretrain（事前学習）
↓
2 SFT（Supervised Fine-tuning）
↓
3 Reward Model の学習
↓
4 PPO / RLHF による最適化
↓
5 評価 → 問題発見 → 再学習
それぞれのステップを簡単に整理してみます。
1. Pretrain（事前学習）
目的は、モデルに “言語能力と一般的な知識” を学習させることです
使用されるデータには、以下のようなものがあります。
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