AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「多ショットのIn-Context Learningが伸びている」と言われまして、正直何を投資すればいいのか分かりません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ端的に言うと、大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を多くの「見本（デモンストレーション）」で動かす際に、どの見本を選ぶかで結果が大きく変わるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。しかし部下の言う「見本を多く使う」とは、ただ適当にたくさん並べればよいという理解でいいのですか。費用対効果が気になります。
いい問いです！要点は三つです。1つ目、ただ数を増やすだけでは推論コストが上がる。2つ目、選ぶ見本が学習全体の結果に近づくよう工夫すれば少ない見本でもよい。3つ目、その工夫は小さなモデルで検討してから大きなモデルに適用できる、ということですよ。
それは要するに、小さな投資で効果的な見本の組み合わせを先に見つけられれば、本番の高コストなモデル運用で無駄を減らせるということですか。
その通りです！さらに言うと、「勾配マッチング（gradient matching、勾配を合わせる手法）」という考え方で、選んだ見本群が全体データセットを学習したときの変化に近づくように選べます。例えるなら、試験前に代表問題だけ解いて全体の理解を得るようなものです。
なるほど。ただ、現場に導入する際、我々はクラウド費や運用人員を考えねばなりません。実運用でのメリットは本当に確かでしょうか。
大丈夫、ここも整理しておきますよ。要点を三つでまとめます。第一に、選択を良くすることで推論時の見本数を抑えられ、トークンコストを削れる。第二に、小さなモデルで候補を探せば試行コストが低い。第三に、選んだセットは別の高性能モデルにも転用できる可能性がある、という点です。
じゃあ現場で実践するなら、まず小さいモデルで試し、効果が出たら大きいモデルに適用する。これが現実的ですね。これって要するにコスト効率を高めるための選抜作業ということ？
はい、そのとおりです。端的に言えば選抜です。しかし通常の単純な類似検索とは違い、勾配マッチングは学習中にモデルがどう変わるかという観点で代表例を選ぶので、より学習効果に近い代表セットが得られます。難しく聞こえますが、実務上は「小さな実験→代表セット選定→大モデル適用」の流れが肝心です。
分かりました。最後に、社内会議で使える短い説明を三点いただけますか。部下に伝えやすい形で。
素晴らしい着眼点ですね！会議での要点は三つだけに絞りましょう。1. 小さなモデルで代表的な見本を選び、2. 選んだ見本で高性能モデルの推論負荷を削減し、3. 素早く検証して投資判断を行う。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果が見えてきますよ。
分かりました。では私の言葉で確認します。小さなモデルで代表セットを見つけ、そのセットで高価な本番モデルの入力を削ってコストを下げる。要するに効果的な見本選定で無駄な運用費を減らす、ですね。
