拓海先生、最近うちの若手が「順序が大事」と言うのですが、論文で何か新しいことが出たと聞きました。要するに、AIに教えるときの“並べ方”を変えると学習がうまくいくという話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。今回の研究は、Transformerという構造に対して、出力側のトークン順序を学習しやすい形に並べ替えると、算術のような手順が要る問題でぐっと成功率が上がる、という発見を示しているんですよ。
なるほど。ただ、現場で使うには聞き慣れない話でして、これって要するに学習の“教科書の順番”を入れ替えてあげるとAIが早く覚えるということ？
大丈夫ですよ、田中専務。それは非常に近いです。端的に要点を三つで言うと、1) 出力トークンの順序は学習難易度に大きく影響する、2) すべての順序を試すのは不可能なので効率的探索が要る、3) ブロック単位の粗い探索と局所的な精緻化を組み合わせると良い、ということです。
投資対効果で言うと、どのくらい効果があるんでしょうか。うちの現場に当てはめるイメージがわきにくくて。
良い質問です。実験では成功率が約10%からほぼ100%に上がったケースもあります。比喩で言えば、現場で作業手順を見直してラインのボトルネックが消えるような効果です。費用は短期の探索訓練の分だけ増えますが、うまく行けば学習時間と人的工数を大幅に減らせますよ。
現場に導入する手順やリスクはどう整理すればよいですか。クラウドに上げるのは怖いのでオンプレ中心になると思います。
その点も安心してください。まずは小さなデータと短期訓練で探索を行い、順序が見つかったら限定的に適用して成果を確認します。要点は三つで、段階導入、オンプレでの検証、そして得られた順序の一般化可能性の評価です。
これって要するに、AIに教えるときの“順番のカイゼン”で効率が良くなるから、まずは試験的にやって結果を見ろ、ということですね？
その理解で完璧です、田中専務。今日話したことを短くまとめると、1) 順序を変えるだけで学習が劇的に改善する、2) 全探索は不可能なので効率探索が肝、3) 小さく試して段階展開すること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。今回の論文は、AIに解かせたい手順の“出力順”を賢く並べ替えると学習が速く、現場でも小さく試してから広げれば現実的に使える、ということですね。
