AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「PQA」っていうのが話題になっているそうですね。うちの技術顧問が薦めてきて、なんだか現場で使えそうだと言うのですが、正直よく分かりません。要するに何ができるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！PQA、正式にはProtein Question Answering (PQA)は、タンパク質配列に関する自由形式の問いに対して、特別な訓練なしで答えを出すゼロショット方式の試みですよ。大丈夫、一緒に分解していけば必ず理解できますよ。
なるほど、ゼロショットって聞くと万能に聞こえますが、現実的にはどれくらい当てになるのでしょうか。投資対効果を考えると外れは許されません。これって要するに、事前の学習なしに配列を入れたらすぐ答えを返すということですか？
素晴らしい確認です！ゼロショットとは、新しいタスク専用の追加学習を行わずに応答するという意味です。ただし現実は段階的で、次の三点が重要になります。1) データの質、2) 評価方法の妥当性、3) モデルの多様性です。これらが揃ってはじめて実用に近づけますよ。
データの質と評価ですか。うちの現場には古い配列データや注釈の不揃いなデータが多いのですが、そういうのでも使えますか。現場で運用する場合、どこに注意すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場導入ならば三つの観点で整理すると良いです。1つ目、データは偏りとノイズを取り除き、進化的背景（evolutionary context）を反映させる。2つ目、評価は単純な一致だけでなく生化学的妥当性を測る指標を含める。3つ目、モデルは一種類に頼らず複数モデルで比較して信頼度を出す。これで投資判断がしやすくなりますよ。
評価に生化学的妥当性を入れるとは、具体的にはどんな指標でしょうか。うちの研究所と連携して現場検証するとなると、どのくらいリソースが必要になりますか。
素晴らしい質問ですね！生化学的妥当性とは、例えばリガンド結合の可能性や熱安定性など、モデルが出す答えが実験データと整合するかを測ることです。これには既存の実験データを用いた小規模な検証実験が必要で、初期段階では少人数で数週間の検証フェーズを回せば十分なことが多いですよ。
なるほど。モデルの多様性という話もありましたが、具体的にどのモデルを使うべきですか。論文ではPhi-2という小規模なLLMを使ったと聞きましたが、小さいモデルでも意味があるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！Phi-2はProof-of-concept（概念実証）として有効です。小規模なLarge Language Model (LLM) — 大規模言語モデルは計算負荷が低く、迅速に試験できるという利点があります。重要なのは小型モデルで得られる知見を元に、必要ならより大きなモデルやマルチモーダル（Multimodal）な系に展開する戦略です。
分かりました。これって要するに、まず小さく試して成果が出ればステップアップしていくということですか。導入にあたってはまずどこに手を付ければよいでしょうか。
素晴らしい整理ですね！着手順は三段階が良いです。第一に、現有データの品質チェックとバイアス除去。第二に、小規模なPQAパイロットをPhi-2のような軽量モデルで実施して得られる定量的指標を集める。第三に、実験室や外部パートナーと連携して生化学的妥当性を確認する。その上でスケール化の判断をすれば投資リスクが抑えられますよ。
よく分かりました。ありがとうございます。では私の言葉で確認します。PQAは、まず質の高いデータで小さく試し、評価に生化学的妥当性を入れて、結果を見てから拡張するという順序で進めれば、投資対効果を見極められるということですね。
