AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「複数の微調整済みモデルを混ぜて一つのマルチタスク型にできる」と言われたのですが、正直ピンと来ません。これって本当に現場で使える技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、モデル結合は現場での効率化に直結しますよ。今回の論文は、ただ重みを足すだけではうまくいかない理由と、その解決法を分かりやすく示しているんです。
それはつまり、違うチームが別々にチューニングしたモデルをそのまま足してもダメだと？現場ではパラメータを単純に混ぜればよいと思っていました。
その考えは直感的で正しい側面がありますが、神経網の中の”ニューロンの役割”が異なるため直接の要素ごとの加算は干渉を生むことがあります。今回の方法はその干渉を減らして安全に合体させる技術です。
なるほど。具体的にはどんな手順で混ぜるのですか。計算コストが高いと困りますし、現場の運用にも耐えられる設計なら安心です。
方法は大きく三つの段階です。第一に特異値分解、英語でSingular Value Decomposition (SVD, 特異値分解)で重みを分解し、モデルごとの表現空間を見える化します。第二に正規化して（renormalization）空間を揃えます。第三にその上で要素ごとに合体します。要点を三つで整理すると、分解・揃え・合体です。
これって要するに異なるモデルの知識を安全に混ぜられるということ？計算量は増えますか、すぐ導入できるものですか。
要するにその通りです。計算は追加でSVDを行う分が必要ですが、フル再学習に比べれば遥かに軽量です。特に低ランク適応（LoRA: Low-Rank Adaptation、ここでは低ランク適応と表現）などと組み合わせれば実運用での導入しやすさは高まりますよ。
現場に落とし込む際のリスクはありますか。性能が落ちるとか、あるいは一部のタスクで悪化することはないのですか。
重要な質問です。論文では直接の重み空間では干渉しやすく、あるタスクがもう一方を壊す事例が多いことを示しています。DRMという手法はその干渉を下げ、ほとんどのケースで既存の先端的結合法を上回る性能を出しています。ただし、完全無欠ではなく、適用するモデルの種類やタスクの性質を見極める必要があります。
わかりました。まとめると、分解して揃えてから合体することで安全に知識を統合できる。自分の言葉で言うと、異なるチューニングを受けたモデル群から良いところ取りして一つの運用モデルにできる、という理解で合っていますか?
素晴らしい理解です！その言い方で会議でも十分に伝わりますよ。大丈夫、一緒に要点を整理して実装計画まで落とせますから。
ありがとうございます。では社内向けに説明できる資料作りをお願いできますか。まずは小さなPoCから始めたいと思います。
