ポストトレーニングがAIの実用性を決める：AMDのSharon Zhou氏が語る生成AIの最前線

概要

AMDのAI担当VP、Sharon Zhou氏が、モデルに特定の挙動を学習させる「ポストトレーニング」の重要性、RL（強化学習）の企業普及、エージェント開発の要諦について語る。

詳細内容

AMDのAI担当VPであるSharon Zhou氏へのインタビューを通じて、生成AIを実世界で活用するための鍵となる「ポストトレーニング」の技術と戦略が解説されています。 1. **ポストトレーニングの本質**: 事前学習で得た「未加工の知能」を、対話や推論、API利用などの「実用的な知能」へと変換するプロセスです。ChatGPTが成功した最大の要因は、このフェーズでの調整にあります。 2. **SFT、RL、RAGの使い分け**: 企業はプロンプトによるインコンテキスト学習と教師あり微調整（SFT）のトレードオフを評価すべきです。また、強化学習（RL）は従来フロンティア企業の領域でしたが、ツールの進化により一般企業への普及が目前に迫っています。 3. **エージェント開発**: 単にツール（MCPなど）を導入するだけでなく、ポストトレーニングを通じてモデルに「ツールを正しく使う振る舞い」を教え込むことが、ハルシネーション抑制と精度の向上に不可欠です。 4. **今後の展望**: スケーリング則にはまだ限界が見えていない一方、企業は特定のタスクにおける「挙動の適応」に投資すべきです。データプラットフォームの構築と、評価（Eval）指標の確立が、AIのROIを最大化する基盤となります。

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