形式言語で事前学習を行うと自然言語へのバイアスが付与される

（Between Circuits and Chomsky: Pre-pretraining on Formal Languages Imparts Linguistic Biases）

田中専務

拓海先生、最近部下が『事前に形式言語で学習させると自然言語への学習効率が上がる』という論文を持ってきまして、現場で投資すべきか迷っております。要するに現行のデータ増やすより効率的になるという話ですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。端的に言えば、形式言語で先に学ばせると、モデルが自然言語の構造を学ぶ際に役立つ先入観——英語で言うところの inductive bias（帰納的バイアス）——が付くんです。これにより同じ量の自然言語データでも性能が向上することがありますよ。

田中専務

うーん、帰納的バイアスという言葉は初めてです。これって要するに『先に筋トレしておくと本番の動きが良くなる』ということですか？我が社で言えば、生産ラインの訓練みたいなものかと理解していいですか。

AIメンター拓海

その比喩、とても良いですよ！要点は三つです。まず、形式言語は自然言語に含まれる『階層的な依存関係』を抽出できることがある点。次に、学習させるモデルの計算能力の範囲に収まる形式言語を選ぶべき点。そして最後に、正しく設計すれば少ない自然言語データで同等以上の性能が出る点です。これだけ押さえれば経営判断に十分使えますよ。

田中専務

なるほど。その『階層的な依存関係』というのは現場で言えばどういう状態を指しますか。うちの工程での前後関係のようなものですか。

AIメンター拓海

正確です。工場で言えば、ある部品変更が後工程の仕組みに影響するような、長い距離の依存をモデルが理解できるかどうかです。技術用語で言えば、Transformer（トランスフォーマー）と呼ばれるモデルは並列処理が得意ですが、階層構造をどう学ぶかが鍵なんです。形式言語でその階層を先に学ばせると、本番の自然言語でも階層的構造を拾いやすくなるんですよ。

田中専務

投資対効果で考えると、具体的にどの程度の効果を期待できますか。追加データを集めるコストと比べて本当に割に合いますか。

AIメンター拓海

良い視点ですね。論文では、同じ計算量の追加自然言語データを与える代わりに形式言語での事前学習（pre-pretraining）を行うことで、自然言語モデルの性能が同等かそれ以上になった場合が報告されています。つまり、データ収集やラベル付けコストが高いタスクほど、形式言語を活用する経済効果は大きくなります。ただし形式言語の設計や実験には専門家の工数が必要ですから、そのバランスを見極める必要があります。

田中専務

リスクや課題は何でしょうか。導入してから『期待した効果が出ない』というパターンが怖いです。

AIメンター拓海

その不安はもっともです。考慮すべき点は三つあり、一つは形式言語が実際の業務の言語的構造を十分に反映しているか、二つ目はモデルの規模と一致した設計がされているか、三つ目は形式言語のデータや学習プロトコルが適切に評価されているかです。これらを検証する短期PoC（概念実証）を用意すると、無駄な投資を避けられますよ。

田中専務

分かりました。では短期PoCで効果を確認してから本格導入を検討します。最後に、私の言葉で確認させてください。今回の要点は『形式言語で先に学習させることで、モデルに階層的な構造を学ぶ癖をつけ、限られた自然言語データでより良い性能が出せることがある』ということで合っていますか。

AIメンター拓海

まさにその通りです！その理解があれば、具体的なPoC設計やコスト評価に進めますよ。私も一緒に計画を作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。