AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「プルーニングでモデルを軽くして端末で動かせるようにしましょう」と言われまして、しかし何をどう変えれば現場で使えるのかがわかりません。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、一緒に整理すれば必ずできますよ。今日は「多次元プルーニング（Multi-Dimensional Pruning: MDP）という論文」を例に、何が新しいのか、現場で何が変わるのかを平易に説明できますよ。
ありがとうございます。まずは結論だけ端的にお願いします。これって要するに何ができるようになるということですか。
要点は三つです。第一に、モデル削減をチャンネル（channel）、層（layer）、ブロック（block）のすべてを同時に最適化することで、より小さく・速く・精度を保てるサブネットワークを一回の最適化で見つけられること。第二に、レイテンシ（Latency、応答遅延）の推定を正確に行い、実際の動作速度に基づいた設計ができること。第三に、これを混合整数非線形計画（Mixed-Integer Nonlinear Program: MINLP）で定式化して一度に解くため、探索効率が高いことです。
なるほど、現場での「速さ」と「精度」の両立が要諦ですね。ただ、うちの現場では端末ごとに速度が違うのですが、レイテンシの正確な見積もりというのはどうやるのですか。
いい質問ですね。ここは比喩で説明します。レイテンシの見積もりは、工場のラインで作業時間を測るようなもので、層ごとに入力と出力のチャンネル数が変わると実際の処理時間が変わるため、両方を同時に変動させたときの時間を測る「ビレイヤー構成レイテンシ」を提案しているんです。つまり、単に出力だけを見て速さを推定する旧来手法より現実に近いんです。
それなら機種ごとに違う結果が出そうですね。実務的には複雑になるのではないですか、導入や運用での負担が増えたりしませんか。
ごもっともです。ここでの実務ポイントは三点に絞れます。まず、端末群を代表する数種類だけ測定すればモデル設計に十分な精度が得られること。次に、最終的に得たプルーニング構造は一度ファインチューニング（fine-tuning）すれば通常の運用で使えること。最後に、最初の一回で最適なサブネットを探すため、繰り返しの試行回数が減り総合的な負担はむしろ軽くなることです。
分かりました。では「一回で最適」というのは計算負荷が大きいのでは。うちの技術チームにとって現実的でしょうか。
技術的な負荷は確かにあるのですが、論文ではこの最適化を効率的に解くためのMINLP（Mixed-Integer Nonlinear Program）定式化とソルバーの組合せを用いており、工数のかかる手動探索を自動化できます。実務では、初回の最適化を外部で一度処理してから社内での運用に移す方法が現実的で、投資対効果（ROI）の面でも導入しやすいです。
了解しました。ここまでで一度確認させてください。これって要するに、モデルの削り方を細かく同時に決めて、実際の動きに合わせた時間計測で速度を保証しながら一度で最適解を見つけるということですね。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは代表端末でレイテンシ計測を行い、次にMINLPを回して得られたサブネットをファインチューニングして評価する、この三段階を一つずつ進めましょう。
分かりました。先生のおかげで私でも会議で説明できそうです。最後に私の言葉でまとめますと、今回の手法は実運用を見据えてモデルのどの部分を薄くするかを一度に決め、実機の速度を基にして最終的な軽量モデルを作るということでよろしいですね。
