AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「拡散モデル（diffusion model）が勝手に変な画像を出すから概念を消せ」と言われまして、現場から困ったと。要するに既存のモデルから特定の要素だけ消す方法ってありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に解きほぐしていけるんですよ。今回話すConceptPruneは、訓練し直さずに不要な概念を消す方法で、実務では導入コストを大きく下げられるんです。
訓練し直さない、ですか。それだと現場が怖がるセキュリティ面や払い戻しの話も変わりますね。技術的には何を触るんですか、モデルのどこをいじるんでしょう。
いい質問です。結論は単純で、モデル内部の一部のニューロンや領域を見つけて『切り落とす（prune）』だけなんですよ。数百億のパラメータ全体ではなく、ごく小さな部分に効くんです。
これって要するに、モデルの中から問題の元になっている針のような部分だけ抜き取る、ってことですか。
その通りですよ、田中専務。比喩的に言えば倉庫の中から特定の有害な棚だけを外すようなもので、残りの棚はそのまま使えるんです。要点は三つ、速度、永久性、再現性があるんですよ。
速度はコストに直結しますね。で、実際にどれだけの部分を切る必要があるのか、そもそも誤削除や副作用はどうなるんですか。
ここが肝なんです。研究では対象の概念はモデル全体のほんの小さなサブスペース、0.12%以下に相当する場合もあると示されています。だから副作用は少なく、ただし似た概念を同時に消してしまうリスクはありますよ。
似た概念を消してしまうとは、例えば犬種の一部を消したら他の犬種も薄くなる、みたいなことですか。
まさにそうです。研究でも「English Springer」を消すと近い犬種が影響を受ける例が報告されています。ですから適用前に影響範囲を検証する工程が必須なんですよ。
導入のフローや担当はどうすればいいでしょう。うちの現場だとクラウドを触らない部署もあります。
現場導入は段階的に進めましょう。まずはローカルで影響検証、次にステージングで品質確認、最後に本番へ移す。ポイントは変更が恒久的であり、元に戻せない場合があるのでバックアップをとることが重要なんです。
なるほど。で、投資対効果の話に戻ると、これをやるコストと得られる安全性やコンプライアンスの効果は見合うのでしょうか。
投資対効果は高いですよ。訓練再実行に比べて作業時間とコストを大幅に削減でき、またトークン書き換えのような付け焼き刃よりも恒久的な対策になる。要点を三つにすると、安全性の恒久化、コスト削減、配布のしやすさです。
分かりました。要するに、モデルを丸ごと作り直すよりも小さな部分を安全に切り落として、意図しない出力を減らすという対策ですね。自分の言葉で言うと、リスク元をピンポイントで取り除いて、残りはそのまま活用する、ということで合っていますか。
