AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「事前学習済みの大きな言語モデル（LLM）をちょっと直せばうちでも使える」と言うんですが、どれだけ本気に検討すべきか分からなくて。コストに見合うのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大きなポイントは、元々のモデルが何を学んでいるかと、我々が必要とする知識がどれだけズレているかです。今回紹介する論文は、そのズレを小さくするためのデータ選びのコツを示しているんですよ。
要するに、既に学んでいることと我々の業務が違うときは、全部最初から教え直す必要があると聞きましたが、それでも少し直すだけで済むものですか？
大丈夫、できるんです。ポイントは三つです。まず既存モデルの弱点を見つけること、次にその弱点に効くデータだけを選ぶこと、最後に「軽い」追加学習で補うことです。今回の研究は、その『どのデータを選ぶか』に理屈と実行速度の両方で答えていますよ。
具体的にはどんな方法でデータを選ぶのですか。うちの現場で使えるような簡単な指標はありますか？
良い質問ですね。ざっくり言うと、単にターゲットに似ているデータを集めるのではなく、事前学習済みモデルの知識をターゲット方向へ“押しやる”データを選ぶのです。身近な例で言えば、社内の専門用語が足りないモデルに対しては、その専門語が多く含まれている文だけを集めて短時間で慣れさせるようなイメージです。
これって要するに、無駄な大量データを用意せずに必要な“切り口”だけを足すということ？それなら投資対効果は良さそうですけど、現場はどう変わるのか知りたいです。
その通りですよ。良い準備（ウォームアップ）をすれば、以降の微調整（ファインチューニング）で必要なラベル付きデータ量を減らせます。現場では検証サイクルが短くなり、少ないコストで機能改善を回せるようになるんです。だから中小企業でも現実的に導入できますよ。
ただ、うちには専任のAI担当がおらず、クラウドも触れない人が多いんです。運用や安全性、社内データの扱いも不安なんですが、そのへんはどうですか。
安心してください。論文の手法は大規模な専門知識を前提にしていません。選定アルゴリズムは計算効率が高く、ローカルや社内GPUでも実行可能です。また、社外へデータを出さずに候補データのメタ情報だけで選べる運用も想定できます。導入は段階的に進めればよいのです。
なるほど。最後にもう一つだけ。導入判断の時に、経営として押さえておくべき要点を三つでまとめてくれますか。
もちろんです。要点は三つです。第一に、既存モデルの『弱点』を特定してからデータを揃えること。第二に、無駄な大量処理を避けるために効率的な選定を使うこと。第三に、短期的な軽い学習で効果を検証してから大規模投資に進むこと。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、既に学んだことと我々の業務のズレを見つけて、そのズレを埋めるデータだけを賢く選んで軽く学習させれば投資効率が良くなる、ということですね。
