AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「ベンチマークを公開して研究を呼び込むべきだ」と聞いたのですが、公開するとモデルに正解を学習されてしまうと聞きまして、具体的にどう問題なのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、公開したベンチマークの正解がモデル学習データに入ると、そのベンチマークで良いスコアを出すことが本当の実力を示しているのか、単に見たことがある答案を丸暗記した結果なのかが分からなくなるんです。
なるほど。要するに、テストの答えを事前に渡してしまうとテストの価値が下がるということでしょうか。では、完全に非公開にすれば良いのではないですか。
大丈夫、一緒に考えましょう。完全非公開にするとアクセスが限定され、研究コミュニティからの検証や比較が難しくなります。著者らはそのジレンマに対して別のアプローチを提案しているんですよ。
別のアプローチとは具体的にどのような方法なのでしょうか。現場に導入するときの手間や費用の観点からも知りたいのですが。
素晴らしい観点ですね！要点を3つにまとめます。1）正解そのものを隠すのではなく、正解に“ランダム性”を入れて複数の正しい答えを用意すること、2）ランダム化してもモデルの比較や発展を追跡できる評価指標を残すこと、3）公開後にデータが汚染されても性能上昇の解釈が変わることを理論的に扱えること、これらです。
これって要するに、答えをいくつか用意しておいて、そのどれかを正解として公開することで、後から学習データに入っても“丸暗記”での優位を減らすということですか。
そうですよ。的確な理解です。たとえば面接で同じ正解だけを渡すと丸暗記されやすいが、複数の正解パターンを回すと丸暗記による有利さを薄められる、というイメージです。これによりオープンな評価は保てます。
理屈は分かりましたが、現場では正しいかどうかの判定が難しくならないでしょうか。複数正解をどう評価指標に反映させるのか、例を交えて教えてください。
良い質問です。具体例で説明します。例えばある設問に対してA,B,Cの三つの論理的に正しい解答候補を用意し、公開ベンチマークではその中からランダムに一つを正解として選ぶ。評価は期待されるベイズ最適解の性能ではなく、ランダム化後の“期待精度”で比較します。これで丸暗記の優位は低下します。
公開後にベンチマークが汚染された場合でも評価できるとのことですが、汚染された時にどう解釈を変えれば良いのですか。数字が上がったときに本当に性能向上と言えるかどうか。
大丈夫、解釈の枠組みが用意されています。著者らは理論的にランダム化後の最良期待精度（Bayes accuracyに相当する考え方）を定義し、公開データが訓練に入った場合は記憶による“超過”性能が現れることを示しています。したがって性能上昇が観測された場合、その増分を記録し、実際の一般化性能との乖離を検討できます。
分かりました。要するに、ランダム化で“丸暗記の有利さ”を薄めつつ、汚染された場合はその痕跡を数値的に把握できるようにしているということですね。では、うちのような企業が公開する価値はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！企業が公開する価値は高いです。理由は三つ、1）自社課題に近いベンチマークを公開することで研究コミュニティの注目を集められる、2）ランダム化手法によって不正利用のリスクを下げつつ比較可能性を維持できる、3）公開後の挙動を追跡することで製品改善のシグナルが得られるのです。導入の手間は設問設計と複数解答の検証に集中しますから、外注や共同研究で対応可能です。
よく理解できました。では最後に、私の言葉でこれをまとめると「公開はするが答えを一つに固定せず複数の正答を用意してランダム性を入れることで、丸暗記の弊害を減らしつつオープンな評価を続けられる」ということで間違いないでしょうか。
その通りです、田中専務。素晴らしい要約です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
