AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「モデルを大量に作って評価すればいい」と聞きまして、それで急に焦っているんですが、そもそも学習しないでモデルを作るってあり得ますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、できるんです。今回の論文では「学習（training）しない」方向で多数のモデルを自動生成し、性能を保ちながら短時間で評価する方法を示しているんですよ。
学習せずにモデルを作ると聞くと、本当に使えるのか、現場の投入で失敗しないか心配になります。時間とコストの話が一番気になりますね。
要点を三つで説明しますね。第一に、生成はパラメータ分布を操作して実現していること、第二に、生成後は性能評価で良し悪しを選別すること、第三に、進化的手法でさらに改善できることです。投資対効果の観点でも時間が1%で済む例があり、短期判断に使えるんです。
これって要するに、既存の学習済みモデルをベースにしてパラメータの分布をいじり、学習時間を掛けずに“別物”を大量作成して、あとは良いものだけ使うということですか。
その理解でほぼあっています。加えて、生成にはGAN（生成的敵対ネットワーク）に似た仕組みを参考にして、生成器と判別器の考え方を応用しているんです。ですから単純に乱数を振るだけでなく、統計的な性質と機能的な性質の両面を保つ工夫があるんですよ。
現場導入の不安は、安全性やバックドアみたいなものが増えるのではないかという点です。生成したモデルの品質保証はどう行えばよいのでしょう。
良い視点です。論文ではE-MGE（進化的MGE）という方法で、突然変異や交叉のような進化操作を通じてフィットネス関数で評価し、性能が良く安全性の基準を満たすモデルを選別しています。つまり生成→評価→進化のループで品質を確保できるんですよ。
なるほど。結局、短時間で多様な候補を作って絞るから、結果として既存のトレーニングに匹敵するか一部では上回ることもあると。運用コストが下がるなら興味があります。
はい、大丈夫です。一緒に進めればリスクも管理できます。要点を改めて三つだけ、1) 既存の学習済みモデルを基に分布を操作して生成する、2) 評価で良いモデルだけを選定する、3) 進化的手法でさらなる改善と安全性担保を行う、これだけです。これなら短期で効果検証ができますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、学習時間を掛けず既存モデルの良い所を保ちながらパラメータの“ゆらぎ”で多様な候補を作り、評価と進化で使えるものだけ残すという流れで、短時間に投資対効果の高い候補を得られるということですね。
