拓海先生、最近社員から『英語教材を自動で作れるAIがある』と聞きまして、当社でも使えるのか知りたいのです。ただ、現場の語学力はさまざまで、難しい英語で返されても困る。論文で「出力の熟達度を制御する」って言ってますが、要するにどういうことなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデルは通常、高い流暢さで文章を生成してしまう。第二に、論文は生成文の「難易度」をCEFRなどの基準に合わせて調整する方法を提示している。第三に、単なる案内文ではなく、コストと品質のバランスを取れる実務的な手法を示しているのです。
CEFRって聞いたことはありますが詳しくは存じません。これって要するにユーザーの英語レベルに合わせてAIの言葉遣いを変えられるということですか？それがうちのような現場で使えるレベルの話なのか知りたいのですが。
その通りです。Common European Framework of Reference for Languages (CEFR) 欧州言語共通参照枠は、A1からC2までの段階で言語熟達度を定義する目安です。論文では、このCEFRに合わせて文章を簡単にしたり難しくしたりする方法を、実験とコスト評価を通じて示しているのです。
実務目線で気になるのは費用対効果です。GPT-4のような高性能モデルは高い、オープンソースは安いが品質が落ちる、という話がありますよね。結局どの方法が現場で現実的なのですか。
大丈夫、一緒に考えれば答えは見えてきますよ。論文の結論は端的で、最も実用的なのは「finetuning（微調整）＋RL（reinforcement learning 強化学習）によるアライメント」の組み合わせです。これによりオープンソースモデルでも高コストのモデルに近い成果が得られ、コストを抑えられるのです。
なるほど。現場での導入負荷はどうでしょうか。データ準備や運用は大変になりませんか。うちの現場はデジタルに強くない人が多いので、そこが心配です。
安心してください。要点を三つにまとめますよ。第一、最初は小さなコーパス（例：教材サンプル）で試す。第二、品質判定は人間が最終確認しフィードバックを与える運用にする。第三、モデル運用はクラウドに任せ、現場には簡単な入力フォームだけ渡す。こうすれば導入の障壁は低いです。
つまり、最初は小さく試して、人が確認しながら育てる、という流れですね。現場の抵抗も減りそうです。これって要するに『高性能モデルを買わなくても似た効果が出せる』ということですか。
その通りです！重要なポイントは三つ。1) コスト効率を優先するならオープンソースの微調整＋強化学習で品質を引き上げる、2) ユーザーの熟達度はCEFRなどで明示的に指定する、3) 人間のフィードバックループを運用に組み込む。これらが揃えば現場で実用的に使えるのです。
わかりました。自分の言葉で整理すると、まずは小さく始めて、出力の『難しさ』を指定し、人が結果を見て学習させれば、高価な外注や高額モデルに頼らずに使える、ということですね。
