ブラックボックスの解体：トレーニング後のパイプラインアーキテクチャ

知能の進化：予測から推論へ

初期の事前学習済みベースモデルは、次の単語を予測するための巨大な統計エンジンに他なりません。この「予測不能」な基盤を信頼できるアシスタントに変えるために、エンジニアたちはトレーニング後パイプラインという段階を適用します。これは、人工知能を神秘的なブラックボックスから構造化されたシステムへと移行させる『意図的な設計』の層です。

1. 精緻化の仕組み

教師あり微調整（SFT）： これは「コールドスタート」フェーズです。モデルは厳選された指示・応答ペアで訓練され、人間の会話の基本的な形式を学びます。
強化学習（RL）フレームワーク：現代のシステムでは、GRPO（グループ相対方策最適化）が、モデルが試行錯誤を通じて学ぶことを可能にし、別々のメモリ消費の大きな「評価者モデル（クリティックモデル）」を必要とせずに、論理的正しさに基づいて応答を評価できます。

2. PEFTによる効率化

全パラメータの更新——すべての数十億個の重みを再訓練すること——は大多数にとって計算的に不可能です。代わりに、パラメータ効率的な微調整（PEFT）：

LoRAおよびQLoRA：これらの技術は、元の重みを固定したまま、小さな可学習な「ランク分解行列」をモデルに挿入します。これにより、一般の消費者向けハードウェアでも高品質な適合が可能になります。

3. 推論パイプラインのルール

真の推論エンジン（例：DeepSeek-R1）を構築するには、特定の4段階のシーケンスが必要です：

ステージ1： コールドスタート（基礎となる指示）。
ステージ2：純粋なRL（内部での連鎖的思考／CoTの開発）。
ステージ3：合成データ生成（高品質な推論の拒否採択サンプリング）。
ステージ4：最終的な整合性（合成推論と創造的かつ事実に基づくデータの統合）。

戦略的洞察

我々は、人工知能を『ブラックボックス』として見るのではなく、機械的な層の積み重ねと意図的な内部検討プロセスとして捉え始めています。

実装ロジック（プロセスフロー）

質問1

なぜパラメータ効率的な微調整（PEFT）は現代の人工知能工学において不可欠とされているのですか？

モデルのパラメータ数全体を増加させる。

ベース重みを固定することで、一般消費者向けハードウェア上でモデルの適応が可能になる。

何らかの訓練データの必要性を完全に置き換える。

質問2

GRPOフレームワークでは、モデルの応答はどのように評価されますか？

リアルタイムで人間の専門家によって評価される。

応答をグループ平均と比較し、ルールベースの報酬を与えることで評価される。

生成された応答の中で最も長いものかどうかを確認することによって評価される。

ケーススタディ：カスタム法務アシスタント

以下のシナリオを読み、質問に答えなさい。

700億パラメータを持つオープンソースベースモデルを使用して、「カスタム法務アシスタント」を作成する任務を与えられています。あなたのローカルサーバクラスタには限られたGPUメモリしか利用できません。

ハードウェアをクラッシュさせずにモデルを更新するにはどの技術を使用すべきですか？

解答：
あなたはLoRA（低ランク適応）またはQLoRA（量子化されたLoRA）を使用すべきです。これらのPEFT技術は700億のベース重みを固定し、わずかなアダプター行列のみを訓練するため、限られたVRAMでも微調整が可能になります。

「コールドスタート」フェーズでは、どのようなデータが最も重要ですか？

解答：
極めて厳選された高品質な法的推論に特化した指示・応答ペア。この教師あり微調整（SFT）は、複雑な強化学習が始まる前に、モデルに期待される形式とトーンを教える。

モデルが法律条文を「幻覚」し始めたら、推論パイプラインのどの段階を強化すべきですか？

解答：
ステージ3 — 合成データ生成（拒否採択サンプリング）。複数の推論経路を生成し、幻覚を含むものを厳しくフィルタリングして、最終的な整合性のために正確な推論だけを残す必要があります。