拓海先生、最近部下から「LLM（大型言語モデル）は計算もできるらしい」と聞きましてね。うちの現場でどれほど役に立つのか、正直ピンと来ないんです。論文を読めば分かると言われましたが、専門用語だらけで頭が痛くて。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に噛み砕いていきますよ。要点は三つだけです。どこに「計算力」が宿るか、なぜ一部の構成要素が重要か、そしてそれを使って何ができるか、です。
三つですか。投資対効果を考える私には分かりやすいです。まずは「どこに宿るか」からお願いします。要するに、モデルのどの部分を変えれば計算が良くなるという話なのですか？
まず結論です。計算能力はモデル全体に均等に散らばるのではなく、限られた「注意ヘッド（attention head）」と「フィードフォワード層（FFN：feed-forward network）」の一部に集中しているんですよ。つまり、狙いを絞れば少ない変更で効果を出せるんです。
それは要するに、設備投資で工場の全ラインをいじるのではなく、ボトルネックとなる機械だけ直せば良い、ということですか？
まさにその比喩で合っています。さらに深掘りすると、入力から出力までに四つの段階が見つかりました。特徴を作る段階、特徴を渡す段階、特徴で予測する段階、そして予測を増強する段階です。これが内部の“論理の鎖”なんです。
四つの段階ですか。現場で置き換えるとどう検査すれば良いですか。全部試すのは大変ですから、効率よく見極めたいのです。
そこで使うのが比較ニューロン解析（Comparative Neuron Analysis）です。簡単に言えば、モデルに手を入れる前と後で、どのニューロンの挙動が変わるかを比較して“原因”を特定する手法です。工場でいうならセンサーの前後比較に相当しますよ。
なるほど。それで本当に「少ない部分」を触るだけで性能が落ちたり上がったりするのですね。ところでLoRAというのも効くと聞きましたが、あれは要するに何をしているのですか？
Good question！LoRA（Low-Rank Adaptation）は簡単に言うと既存の重みの“小さな上書き”で、全部を再学習せずに特定の出力の確率を高められる技術です。論文では、LoRAが特に予測に関わるFFNニューロンの係数を増幅していることが見つかりました。
要するに、小さな調整で確実に成果を出せる、ということですか。これなら費用対効果が見えます。最後に一つ確認させてください。私の言葉でまとめると、「モデルの計算力は一部の注意ヘッドとFFNに集中しており、比較解析でそれらを特定して局所的に調整すれば効率的に性能改善やバイアス除去ができる」という理解で合っていますか。
そのとおりですよ、田中専務！素晴らしい要約です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
