AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。先日、部下から「論文を読んだほうがいい」と言われたのですが、そもそもファインチューニングって経営にどう関係するのでしょうか。投資対効果が気になって仕方ありません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。今回の論文は、fine-tuning（FT：微調整）を行うときに、どのデータを使うかでモデルの「事実性（factuality）」が変わる、という話です。端的に言うと、学習データの選び方が成果に直結するんです。
なるほど。でも「事実性」って具体的に何を指すのですか。うちの現場でいうと、製品スペックや納期の事実が合っているかどうか、みたいなものですか。
その通りです。factuality（事実性）はモデルが事実に基づいた正しい情報を返す能力を指します。比喩で言えば、倉庫（pretraining：PT＝事前学習）に大量の商品がある状態から、どの商品を店頭（fine-tuning）に並べるかで売上が変わる、ということです。
その店頭選定を間違えると、在庫はあるのに売れない、と。要するに「どの事実を使って学ばせるか」が肝ということですか？
正確に掴みましたね！論文はさらに踏み込みます。全ての事実が事前学習である程度保存されていても、fine-tuning（FT）であまり知られていない事実ばかりを学ばせると、モデルが主語（対象物）を無視して「ありそうな答え」を出すようになる、と示しています。つまりデータの“質と偏り”が重要なのです。
具体的な影響はどれくらいですか。例えば、精度が5%落ちるとか、そのレベル感が知りたいです。現場に導入する判断材料にしたいものでして。
本論文の実験では、Llama-2-7BやMistral-7Bといったlarge language model（LLM：大規模言語モデル）を用い、lesser-known facts（あまり知られていない事実）だけでFTすると、downstream factuality（下流タスクの事実性）が5〜10%悪化するケースを示しています。つまり投資対効果の判断では、データ選定が数パーセント単位で結果を左右しますよ。
うーん。で、現場で実務的にどうすればいいですか。既存データを全部使うよりも、良質なデータを絞る方が良いとおっしゃるのですか。
要点は3つあります。1つ目、すでにモデルが知っている「よく知られた事実（well-known facts）」を中心にfine-tuningすると、性能が安定する。2つ目、よく知られていない事実のみを学ばせるとモデルが“shortcut（近道）”を多用し、主語を無視する傾向が強まる。3つ目、現場ではデータの“事実性の強さ（factual salience）”を評価軸にするべきです。
これって要するに「学習データの選別を誤ると、モデルは覚えている情報を使わずにもっと無難な答えばかり返すようになる」ということですか？
その解釈で正しいですよ。事前学習で保存された知識があっても、fine-tuningのデータ構成によってはその知識が活かされないことがあるのです。大丈夫、一緒にデータ品質の評価軸を設計すれば現場導入のリスクは十分に下げられますよ。
ありがとうございます。最後に確認です。要するに、事前にモデルが知っている事実を活かせるように、fine-tuningのデータを「よく知られた事実を中心に」選び、事実性の評価軸を作るのが肝だということで間違いありませんか。私の言葉で言うと、蓄え（モデルの記憶）を無駄にしないための“見せ方”を気をつける、ということでよろしいですね。
その表現で完璧です！大丈夫、一緒に評価指標と運用フローを設計すれば、投資対効果が見える形で導入できますよ。次回は実際のチェックリストを作りましょう。
