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田中専務

拓海先生、最近部下が「良いデモを集めればAIは仕事できる」と言うのですが、本当にそうなのか判断に困っています。今回の論文は何を言っているのですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！この論文は、単に良いデモ（示例）を集めるだけでは十分でない理由を、注意機構（attention）の仕組みから示しているんですよ。まず結論を3つでまとめますね。1) デモの情報が既にモデルに学習されていると効果が薄い、2) クエリに無関係なデモは効かない、3) 層（layer）が増えると良いデモと悪いデモの差が大きく拡大する。大丈夫、一緒に噛み砕いて説明できますよ。

田中専務

なるほど。で、実務的には何を見れば「良いデモ」かがわかるんですか。社員からは「類似度の高いものを選べ」と言われましたが、それで十分でしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい質問です！論文は「類似度（relevance）だけでは足りない」と指摘しています。ここで出てくる専門用語は in-context learning (ICL) インコンテキスト学習、そして linear self-attention (LSA) 線形自己注意です。比喩で言うと、類似度は

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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