AI2026-05-17
Post-training（事後学習）
別名: Post-training / ポストトレーニング / 事後学習
事前学習後に行うすべての追加学習フェーズの総称。SFT（教師あり微調整）・RLHF・DPOなどのアラインメント学習を含み、モデルをより有用で安全なアシスタントに仕上げる。
概要
Post-trainingは事前学習済みの基盤モデルをユーザー向けのアシスタントに変換するための学習フェーズ群です。主な手順は、①SFT（Supervised Fine-Tuning）で指示追従能力を付与、②RLHF/DPO/Constitutional AIで有益性・安全性・誠実性を整合させる（アラインメント）という流れです。
重要性
事前学習済みの生モデルは次トークン予測に特化しており、そのままではユーザーの指示に従わず有害なコンテンツを生成することがあります。Post-trainingによってChatGPTやClaudeのような実用的なアシスタントが生まれます。
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