AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で「言語モデルの知識を測る指標を導入すべきだ」という話が出ておりまして、正直何から聞けばよいのか分かりません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、我々が見るべきは「どれだけ正しく事実や関係を知っているか」を評価する仕組みです。今日はわかりやすく三点に絞って説明できますよ。
まずは用語からお願いします。LMとかゼロショットとか、耳にはしますが現場で何を意味するのかイメージが湧きにくいのです。
いい質問ですね！まずLMは”language model (LM) 言語モデル”、文章の続きを予測する道具だと考えてください。ゼロショットとは要するに「学習で直接教えていない問いに対しても答えを出せるか」を試す方式です。難しい設定なしに既存の知識を問う検査だと想像してください。
なるほど。しかし、我々のところで評価する意味は何でしょうか。投資対効果を考えると、単に性能を比べるだけで意味があるのか疑問です。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、どのモデルが業務知識をどれだけ保持しているかを知ることで、導入リスクを低減できること。第二に、継続学習で知識が増えたり失われたりする過程を追跡できること。第三に、コストを抑えた評価で複数モデルを比較できることです。これだけで意思決定の精度が上がりますよ。
それで、その評価の仕方にはどんな違いがあるのですか。以前、MASK予測という方法を聞いたことがありますが、それとはどう違いますか。
鋭いですね！MASK予測は”masked language modeling (MLM) マスク付き言語モデリング”方式で、一部を隠して当てる方法です。ただし隠した箇所だけを評価する手法では、文全体の確からしさを見落とすことがあります。紹介している評価は文全体の尤度（ゆうど）を測ることで、モデルが文脈全体をどう評価するかをより公平に見ることができるのです。
ちょっと確認しますが、これって要するに「隠した一語だけを見るやり方より、文全体の評価で知識を公正に測れる」ということですか。
その通りですよ！素晴らしい要約です。さらに付け加えると、この方式は”causal language model (CLM) 因果的言語モデル”と”masked language model (MLM) マスク付き言語モデル”両方に適用できるため、種類の異なるモデル同士も同じ土俵で比較できるのです。
実務への落とし込みが気になります。これを我々の業務に適用すると、どのようなステップが必要でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！導入は三段階で考えます。第一に、業務で重要な関係性を定義すること。第二に、それを問う形式の文（cloze文）を作り、既存モデルでスコアを取ること。第三に、結果を見てモデル選択や追加学習の投資判断を行うことです。これを繰り返せば、知識の変化を定量的に把握できますよ。
コスト面での懸念が残ります。評価自体に多大なエンジニアリング工数がかかるなら二の足を踏みますが、その点はどうでしょうか。
良い質問ですね。ここも三点で説明します。第一に、オープンソースのフレームワークがあり、初期コストを抑えられること。第二に、評価は定期的に自動化して観測指標として運用できること。第三に、評価結果を踏まえた追加学習のみを投資対象にすれば無駄なコストを避けられることです。着実に進めれば投資対効果は高いですよ。
分かりました。これまでの話を自分の言葉でまとめますと、業務上重要な関係性を問いとして用意し、文全体の尤度でモデルの知識を比較し、その結果で投資判断をするということですね。
その通りですよ。素晴らしい要約です。次回は具体的な例題を一緒に作り、実際にスコアを見ながら判断基準を作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論から述べる。本稿で扱う評価の主眼は、言語モデルが学習過程で獲得した「事実や関係性」を、追加学習や運用の前に安価かつ公平に計測する点にある。従来の手法は特定箇所の予測精度に依存し、モデルの種類の違いによる比較が困難であったが、文全体の尤度を用いる評価はその問題を解消しうる。経営判断の観点では、これにより導入リスクを定量化し、追加投資の優先度を決める材料を得られる点が最大の価値である。多種のモデルを同一基準で比較できることは、クラウド利用料や学習コストなどの運用コストを見積もる際の根拠となる。最後に、本手法は既存の評価資源を活用しつつ自社の業務知識に合わせた検査セットを作成できる点で実務性が高い。
まず基礎的な立ち位置を明確にする。ここでいう評価は”knowledge probing (知識プロービング)”の一形態であり、モデルの内部に符号化された関係性を引き出して定量化することを目的とする。モデルの学習方式には主に”causal language model (CLM) 因果的言語モデル”と”masked language model (MLM) マスク付き言語モデル”があり、従来は両者を同じ土俵で比較する仕組みが十分でなかった。事業現場ではどちらのタイプのモデルが使われているかに応じて評価方法を変える必要があるが、文全体の尤度を用いる手法はその差を吸収する可能性がある。結果として、経営層はより確度の高い導入判断ができる。
応用面では二つの利用価値がある。一つはベンダー選定やモデル選択の際に、単なるベンチマークスコアではなく業務知識の保持度を比較できる点である。もう一つは継続学習（continual learning）を行う際に、知識の獲得・喪失を追跡して、学習頻度やデータ投入のタイミングを決められる点である。これらは運用コストとリスク管理に直結するため、経営判断へのインパクトが大きい。したがって評価基盤の構築は、単なる研究的関心ではなく事業継続性の観点でも意義がある。
最後に実務導入の心構えを述べる。評価は一度きりではなく継続的に行うことが望ましい。初期は小さな関係性セットで速やかに評価を回し、効果が確認できれば範囲を広げることで無駄な投資を避けるのが現実的な進め方である。経営層はこの評価をKPIの一つとして扱い、改善投資の判断に組み込むべきである。
2. 先行研究との差別化ポイント
この評価法が従来と最も異なるのは、評価対象の文を丸ごと評価する点である。従来の”masked token prediction (マスクトークン予測)”は一語ないし数語の正答だけを見て性能を測るが、その結果はモデルのトークナイゼーションや学習目的に左右されやすかった。文全体の尤度を評価する方法は、文脈全体の整合性を重視するため、より公平な比較が可能となる。これは特に異なる学習目標を持つモデル群間の比較で有効である。企業としては複数ベンダーやモデルタイプを並列で評価する場面が増えており、同一基準での比較は実務的な価値が高い。
もう一つの差別化は、ゼロショット評価に重点を置いている点である。ゼロショットとは学習で直接見せていない問いに対する応答能力を指し、これはモデルが事前学習で蓄えた一般知識を反映する。事業用途ではしばしば「過去に学習させていないが答えてほしい」ケースが存在するため、ゼロショット性能の評価は導入前評価として有効である。従来の生成ベース評価はCLMに偏りがちで、MLMとの比較が難しかったが、文全体の尤度評価はその制約を取り払う。
第三の差は、評価の実装容易性である。既存のトレーニングパイプライン、特にHugging FaceのTRANSFORMERSと組み合わせることで、評価を学習監視に組み込める設計だ。これにより、継続学習中の知識変化を自動的にモニタリングし、異常な知識喪失があれば早期に対処できる。経営判断としては、継続的な品質監視がコストを削減し、サービス信頼性を担保する役割を果たす。
以上を踏まえ、先行研究に対する本手法の優位性は公平性、ゼロショット適用性、運用性の三点にまとめられる。これらは単なる研究的改善ではなく、導入と運用の現実的な課題を解決するための差別化である。
3. 中核となる技術的要素
中核は「cloze-style evaluation（クローズ方式評価）」を拡張した設計にある。クローズ方式は穴埋め形式の文を用いて知識を問い、その答えの尤度を評価する手法であるが、本手法では答えが文中のどこに来てもよいように文全体の確率を見る。これにより、tokenization（トークナイゼーション）やモデルの出力形式の違いに左右されず比較できる。技術的には文全体の対数尤度を計算し、モデルごとに正規化して比較する運用が中心となる。
さらに重要なのは、関係性の種類ごとに細かい分析を行える点である。関係性は例えば人名と職業の対応、国と首都の関係、製品と仕様の紐付けなどに分かれる。各カテゴリごとにスコアを算出することで、どのタイプの知識が得意か弱点かを把握でき、学習データの補強や運用上の注意点に直結する示唆が得られる。これは単一の平均スコアを見るだけでは得られない示唆である。
実装面では既存ライブラリとの統合性が重視される。ツールはPythonベースでpipインストール可能であり、Hugging Face TRANSFORMERSとの連携を前提とする。これにより、モデルをローカルあるいはHugging Face hubから読み込み、そのまま評価パイプラインに差し込める。企業のエンジニアリング負担を軽減する設計は実務導入の成功率を高める。
最後に、評価設計ではデータの偏りに留意する必要がある。関係性や問いの分布に偏りがあると、評価結果が誤解を招く。したがって、業務で重要な関係性を網羅的に洗い出し、バランスの取れた問いを作る作業が不可欠である。評価は道具であり、その設計が投資成果を左右する。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は三段階で行うのが現実的である。第一に、既存公開モデル群に対するベンチマーク的評価を行い、スコアの分布とモデル間差を確認する。第二に、業務上の代表的関係性を用いたケーススタディで実運用に即した妥当性を検証する。第三に、継続学習の過程で知識がどのように変化するかを追跡し、評価が運用上の意思決定に役立つかを確認する。この三段階が揃えば、評価の信頼性は高まる。
実験結果として、文全体尤度を用いる手法は従来手法に比べてモデルタイプ間の比較で一貫性が高いという知見がある。特にMLMとCLMを混在させた比較環境でのバイアスが低減されるため、比較の公正さが向上する。経営視点では、この一貫性があることにより、ベンダー選定時の判断材料としての信頼度が高まる。結果として無駄なリトレーニングや誤った導入判断のリスクを下げられる。
さらに細分類の分析では、特定の関係性カテゴリで一部モデルが著しく低いスコアを示すケースが観測された。これは学習データの偏りやトークナイゼーションの影響が原因である可能性が高く、追加データ投入や微調整の優先度を示す明確な根拠となる。実務ではこの結果をもとに小規模な追加学習を行い、改善幅を短期間で確認する運用が効果的である。
検証手順は自社で再現可能であることが重要だ。公開ライブラリを利用すれば初期コストを抑えつつ、社内データに合わせた問い集合を作成して評価を回すことができる。こうした運用を通じて評価の有用性を定期的に確認し、意思決定プロセスに組み込むことが現実的な展開である。
5. 研究を巡る議論と課題
まず議論点は評価の妥当性と公平性である。文全体尤度は多くのモデルに適用可能だが、スコアの解釈には注意が必要だ。モデルの学習データやトークナイゼーションの違いがスコアに影響するため、単純なランキングだけで結論を出すのは避けるべきである。経営判断としては、スコアの背景要因を確認した上で投資判断を下すことが重要だ。
次の課題はデータ設計である。業務知識を表す問いの設計が不十分だと評価が無意味になる。したがって現場と協働して代表的な関係性や例を抽出し、バランスよく問いを作る工程が必須である。この作業は一度で終わらず、運用の中で継続的に見直す必要がある。経営はこのための人的リソース確保を検討すべきである。
運用面での技術的課題も残る。大規模モデルを頻繁に評価すると計算コストが増えるため、評価頻度と対象モデルの絞り込みを設計する必要がある。クラウドリソースの利用やスケジューリングによってコスト管理が可能だが、事前にコスト試算を行いKPIに組み込むべきである。これにより評価運用が継続可能な仕組みになる。
倫理的・法的観点でも議論が必要だ。評価に用いるデータに個人情報や機密事項が含まれる場合、適切な匿名化やアクセス管理が求められる。企業ガバナンスの下で評価プロセスを設計し、コンプライアンスを担保することが事業リスク低減につながる。特に外部サービスを併用する場合のデータ取り扱いを明確にする必要がある。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はさらに実務に直結する三つの方向での発展が期待される。第一に、業界別の関係性セットを整備し、ドメイン特化評価を標準化すること。これにより、業界固有の知識保持度を可視化できる。第二に、評価結果を自動でモデル選定や継続学習のトリガーに連動させる運用自動化の整備である。第三に、評価結果を説明可能にして、経営層がスコアの背景を理解できるダッシュボード設計が重要となる。
研究面では、評価のロバストネス向上とスコアの解釈性向上が課題である。例えば文体や表現の違いによるバイアスを取り除く方法や、カテゴリ横断での比較手法の標準化が求められる。これらは学術的な追試と実務でのフィードバックを通じて改善されるべきである。産学連携による検証が効果的だ。
学習の面では、評価を用いた継続学習戦略の構築が鍵である。必要な知識だけを選択的に強化するためのデータ選定や、追加学習の費用対効果を評価するメトリクスの整備が期待される。経営層はこれらの評価を投資判断プロセスに組み込み、モデル運用を段階的に拡大する計画を立てるべきである。
最後に、実務者への提言としては、まず小さく始めることである。代表的関係性をいくつか選び、短いサイクルで評価と改善を回すことで経験が蓄積される。これにより評価設計のノウハウが社内に蓄積され、将来的には評価が意思決定の標準プロセスの一部となる。
検索用キーワード（英語）
knowledge probing, BEAR probing, cloze evaluation, zero-shot evaluation, language model probing
会議で使えるフレーズ集
・「この評価で見たいのは、モデルが業務知識をどれだけ保持しているかです。」
・「文全体の尤度で比較すれば、モデルタイプの違いによる不公平を減らせます。」
・「まずは代表的関係性で小さく試し、改善効果が出たら拡張する方針で進めましょう。」
Ploner, M. et al., “LM-PUB-QUIZ: A Comprehensive Framework for Zero-Shot Evaluation of Relational Knowledge in Language Models,” arXiv preprint arXiv:2408.15729v1, 2024.
