AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から『この論文がすごい』って聞いたんですが、要点がさっぱりでして。簡単に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、生成系AIの内部を『実行時に』ちょっとだけ触って、答えの“真実性”を高める手法を示していますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
実行時に触る、ですか。それって学習し直すのとどう違うんですか。うちでやると時間と金がかかりそうで心配です。
良い質問です。これはモデルそのものを再学習する（ファインチューニングする）手間を省いて、推論（実行）中に内部の情報の流れをちょっと変える方法です。投資対効果の面で言えば、再学習よりはずっと軽く済む可能性がありますよ。
なるほど。で、技術的には何を触るんです？注意（アテンション）とかそういうやつですか。
その通りです。論文はLarge Language Model (LLM) 大規模言語モデルの内部にある“アテンションヘッド（attention head）”という部品を調べ、真実性に寄与する情報を多く含むヘッドを見つけます。そこに向けて介入（Intervention）を行うのが基本の流れです。
これって要するに、モデルの注意に直接介入して真実性を高めるということ？それで現場の問い合わせに強くなると。
ほぼその理解で正解です。ただ、この論文が新しいのは二つあって、まずプローブ（probing）に非線形モデル、つまり単純な線形の当てはめではなく多層パーセプトロン（MLP）を使ってより精密に真実性を示す内部表現を見つける点です。次に、介入に用いるトークンの範囲を拡げ、単一の最終トークンだけでなく直前の複数トークンの情報を使って介入ベクトルを作る点です。
専門用語が多いですが、要は探し方と触り方を賢くした、ということで納得しました。現場で使うにはどんな制約がありますか。
良い着眼点ですね。実務への制約としては三つあります。第一にラベル付きデータ（truth/liesの情報）が必要で、これは準備コストになる点。第二にどのヘッドが効くかはモデルやタスクで変わるため、事前の分析が必要な点。第三に介入は推論時の計算負荷を増やすため、レイテンシ（遅延）許容度との折り合いが要ります。
分かりました。つまり投資対効果次第だが、手戻りは小さくて済む可能性がある、ということですね。導入の順序で勧めるとしたら何を優先すべきですか。
短く要点を三つでお伝えしますね。第一に、まず小さな代表的な質問セットでラベルを作り、どのヘッドが効くかを検証すること。第二に、レイテンシが許せるかを試験的に測ること。第三に、効果が出たヘッドと介入手順をテンプレ化して運用ルールに落とし込むことです。大丈夫、できるんです。
ありがとうございます。じゃあまずは小さく試して、効果があれば展開するというステップで進めます。自分の言葉でまとめると、外側を変えずに内側の注目先を賢く変えて真実に近づける、という理解でよろしいですか。
その理解で完璧です。では一緒に最初の検証セットを作りましょう。失敗は学習のチャンスですから、恐れず進めましょうね。
分かりました。まずは小さく試して、効果が確認できれば展開する、これを社内で説明できるように準備します。ありがとうございました、拓海さん。
