AIBR プレミアム
拓海先生、最近「モデル崩壊（model collapse）」という言葉を聞きましてね。うちの若手が「生成モデルが自分の出力で学ぶとどんどん劣化する」と言うのですが、本当にそんなことが起きるんですか？現場に入れると大損になるんじゃないかと心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！モデル崩壊とは、生成モデルが自分の生成物で繰り返し学習することで性能が徐々に落ちていく現象のことです。ですが、最近の研究で「新しい合成データを積み上げていく（accumulating data）」と、単に置き換えていく（replacing data）方式とでは結果が大きく違うことが示されているんです。大丈夫、一緒に整理していけば全体像は掴めるんですよ。
要するに、学ばせるデータを全部入れ替えると壊れるけれど、古いデータも残して追加していけば壊れない、とおっしゃるのですか？それだと現場でやるべき運用が変わりそうですが、投資対効果はどうなるのでしょうか。
いい質問ですよ。結論を先に言うと、運用コストは多少増えるが、モデルを使い続けられる「耐久性（寿命）」が大きく改善するため、長期的にはROI（Return on Investment、投資利益率）を高められる可能性が高いんです。ポイントは三つ。第一に、元の実データ（real data）を残すことで誤差が蓄積しにくくなること、第二に、生成データ（synthetic data）を追加することでモデルが多様性を保てること、第三に、適切な評価指標で監視すれば早期に劣化を検出できることです。ですから、手を打てば運用は十分現実的にできるんですよ。
うちの現場は紙図面や古い記録も残ってます。そういう古いデータも活かせるのなら助かります。ですが、実際の検証はどうやって行うのですか？モデルが良いか悪いか、素人目でもわかる基準が欲しいです。
検証は想像よりシンプルにできますよ。まずは古い実データをテストセットとして保持し、モデル更新後のパフォーマンスを同じテストで比較します。具体的には、テスト損失（test loss）や品質指標を世代ごとに追って、もし上がる（悪化する）傾向が続けば要注意です。要点は、同じ土俵で比べ続けることですよ。
監視とテストを継続するということですね。ところで、学術的にはどうやってその効果を確かめたのですか？単に言うだけなら誰でもできますから。
そこが面白いところですよ。研究では言語モデル（causal transformers）、分子生成のための拡散モデル（diffusion models）、画像生成の変分オートエンコーダ（VAE: Variational Autoencoder、変分オートエンコーダ）など、複数のモデルクラスで実験しています。設定としては一方がデータを順に置き換える方法、もう一方が世代ごとに合成データを積み上げる方法で比較したところ、積み上げる方が誤差の増加を抑え、モデル崩壊を回避できると示しました。ですから、結果は再現性が高いんです。
なるほど、複数の実験系で同じ傾向が出たと。これって要するに、古い実績を残しつつ新しい自動生成データを足していけば、モデルの寿命を延ばせるということですか？では、うちのような中小メーカーが取り入れる際の優先順位はどうなりますか。
優先順位は三点で考えると分かりやすいですよ。第一に、まずは重要な実データを安全に保管しておくこと、第二に、生成モデルを導入する際は最初の世代で得られる合成データを実データに加える運用ルールを作ること、第三に、定期的に同じテストセットで性能を測る監視体制を整えることです。これだけで早期に問題を発見でき、無駄な再学習を避けられるんです。
よく分かりました。要は守るところは守って、試すところは少しずつ増やすと。では、私の言葉で確認します。実データを残しながら合成データを積み上げる運用にすれば、生成モデルが自分の出力で劣化し続けるリスクを抑えられる、ということですね。それなら導入の目処が立ちそうです。
