拓海さん、最近『100 instances is all you need』って論文が話題だと聞きました。要するにうちのような中小製造業でも、新しい会話AIの性能を少しのテストで判断できるようになる、という理解で合ってますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、この研究は「新しい大規模言語モデル（Large Language Model, LLM 大規模言語モデル）」の現場での成功確率を、わずかな代表例で高精度に予測できると言っていますよ。
へえ。でも専門家が何百万の質問で評価している話とどう違うのですか。うちはそんなに試せないんですよ。
いい問いです。専門家の評価は大量のベンチマークを回すために時間と計算資源が必要です。今回の提案は「代表的な100例」を参照し、その結果と個別事例の特徴（たとえばベクトル埋め込み、embeddings（embeddings ベクトル埋め込み））を組み合わせて、『汎用評価器（generic assessor）』を訓練する方法です。これで新しいモデルを全件テストせずとも個別の成功確率が推定できますよ。
なるほど。で、計算リソースの節約が本当に現実的かどうかが知りたい。これって要するに『まず小さいテストで外れを弾いて、大きいモデルを回すのは重要な場面に限定する』ということ？
まさにその通りです。要点を三つで整理しますと、第一に小さなリファレンスセットでLLMの性質を特徴付けできること、第二に訓練済みの汎用評価器が個別インスタンスの成功確率を予測できること、第三に予測によって明らかな失敗を先に排除すれば高価な推論コストを削減できることです。
それはありがたい。現場での導入手順としては、我々はまずどんな作業をすればいいんですか。データを100件集めるのは現実的だろうか。
大丈夫、段階的に進められますよ。まずはビジネスでよく出る問い合わせや典型的な仕様質問を100件程度用意します。次にそれらをリファレンスとして候補モデルに投げ、その成功/失敗のベクトルを汎用評価器の入力にします。最後に新しい問い合わせの特徴とその評価器を組み合わせて成功確率を出すだけですから、現場負荷は抑えられます。
リスクは何ですか。たとえば我が社の特殊な質問に評価器が対応できなかったらどうするんでしょう。
鋭い視点ですね。まず注意点は二つあります。評価器は過去のモデルの挙動に学習するため、極端に珍しい問い合わせには不確実性が高くなること、そして参照セットの品質が低いと誤った判定をしやすくなることです。現実対応としては、不確実性が高い案件は保守的に大きいモデルで処理する運用ルールを作ると安全です。
分かりました。要点をまとめると、自分たちで代表的な100件を用意して評価器を使えば、コストを抑えながら新モデルの現場適性を把握できる。これで合ってますか。では最後に、私の言葉で一度言い直してもよろしいですか。
素晴らしいです、その通りですよ。失敗例を先に弾く運用を組めば現場負荷が下がり投資対効果も見えます。さあ、どうぞお願いします。
分かりました。つまり我々はまず現場でよくある代表的な100件を集め、それで候補のAIを試し、汎用評価器で現場の問いに対して成功確率を出す。その確率が低ければ高価な処理は止めるし、不確実ならフラグを立てて人が確認する、という運用を作れば良い、という理解で間違いありません。
