AIBR プレミアム
拓海先生、最近耳にするxGen-MMとかBLIP-3って、うちのような現場にも関係する技術なんでしょうか。部下が導入を勧めてきて焦っているのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を抑えれば現場判断が楽になりますよ。まず結論を三つでまとめますと、1) データとレシピを揃えることで性能が出る、2) 画像と文章を同時に扱えるので現場説明や検索に強い、3) オープンなので自社用途で試しやすい、ですよ。
要点が三つというのは助かります。ですが、うちの工場では図面と写真、作業メモが混在しています。それでも使えるのですか。
はい、まさに得意とするところです。xGen-MM（BLIP-3）はマルチモーダル、つまり画像と文章を混ぜた入力を自然に扱える仕組みで、図面と写真とメモを一緒に学習させることで現場の問いに答えられるようになりますよ。
なるほど。ただ導入コストと安全性が気になります。オープンだと外に漏れやすいとか、管理が大変ではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！管理面は二つの選択肢があります。1) オープンなモデルを社内にデプロイして外部接続を遮断する方法、2) オープンな資産を使って自社専用にファインチューニングする方法です。それぞれでコストと効果が違いますが、いずれも現実的に進められますよ。
ところで、技術的にこれまでのものと何が違うのかをざっくり教えてください。これって要するにデータを増やしてモデルに食わせればいいということですか。
素晴らしい着眼点ですね！要するにそれは正しいが説明が足りません。xGen-MMの真髄は三点です。第一に、単にデータ量を増やすだけでなく、画像と言葉が交互に並ぶ“interleaved multimodal data”（インタリーブド・マルチモーダルデータ）を揃えることです。第二に、画像の埋め込みを効率的にサンプリングする仕組み（perceiver resampler）を使い、どんな解像度でも扱えるようにすることです。第三に、学習レシピとデータセットを公開することで他社が再利用しやすくしている点です。
ありがとうございます。要するに、データの「型」と「質」と「使い方」を変えたということですね。それなら我々も現場データを整理すれば活用できそうです。
その通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットで図面と写真を数百件集めて、モデルに見せて答えさせるところから始めましょう。結果を見て投資対効果（ROI）を評価すれば意思決定がしやすくなりますよ。
わかりました。まずは現場データの整理と、外部に出さないで試せる方法を検討します。要するに、まずは社内で小さく試し、効果が出たら拡大する、という段取りですね。整理がついたら改めて相談します。
