AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「LLMを使った問答で成績が出る」と騒いでおりまして、しかしうちの会社では高価なモデルを丸ごと学習させる余裕はありません。結局、APIでしか触れないものを仕事に生かすにはどうすれば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まだ知らないだけです。要点は三つです。まず、高性能な大規模言語モデル（Large Language Models）はAPIしかなくても外部の情報を上手に使えると考えられること、次に丸ごと学習できなくても間に『差し込み口』を作れば性能改善が可能であること、最後にその差し込み口は報酬（reward）で調整できるという点です。一緒に見ていきましょう。
なるほど。しかし具体的にはどこに手を入れるのですか。うちの現場でできる対策が知りたいのです。これって要するに、LLMそのものを触らずに“入れ物”を作って調整するということですか？
その通りです！要するに黒箱（black-box）で提供されるLLMを直接触らずに、Retriever（情報検索部分）とGenerator（回答生成部分）の間に差し込み可能なアダプタを挟むイメージです。報酬で学習して、返ってくる回答の良さを直接評価してアダプタを磨く。現場ではAPIの呼び出し回数やトークン量を抑えながら改善できる点が利点です。
投資対効果が一番気になります。コスト高にならないための工夫はありますか。APIを何度も叩くと金額が跳ね上がると聞いていますが。
良い視点ですね。ここでの実務ポイント三つをお伝えします。第一、アダプタは小さくて済むため自社で安価に学習できること。第二、学習時に生成回答を評価して報酬を与えるため、無駄な試行は抑えられること。第三、入力する文書の要約・抽出を行うため、APIに送るトークン量を減らせること。結果としてコストを抑えながら効果を狙えるんですよ。
なるほど、要は“事前に賢く絞ってから渡す”ということですね。で、技術面で難しいのはどこでしょうか。うちのエンジニアに説明するときのポイントが知りたいです。
端的に三点です。第一に、アダプタは文書から要点を取り出す能力を維持しつつ、生成器の反応（reward）を最大化する必要がある点。第二に、生成器が黒箱なので内部の損失（loss）やログitを直接参照できない点。第三に、強化学習（Reinforcement Learning）で安定して学習させる工夫が必要な点です。これをエンジニアには報酬設計と安定化の観点で説明すると良いでしょう。
具体的な評価はどうするのですか。現場で「回答が良くなった」と言える指標は何でしょう。ROUGEとか聞いたことがありますが、それで十分ですか。
よい質問です。研究ではROUGE-L（ROUGE-L: Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation、文書要約評価指標）を用いていますが、実務ではROUGEだけでは不十分な場合もあります。要点は三つ、まず自動指標で基本的な改善を把握すること、次にサンプルレビューで業務上の有用性を評価すること、最後にコストと品質のトレードオフを可視化することです。これにより現場で判断しやすくなりますよ。
わかりました。最後に要点を一度まとめさせてください。私の理解で正しいか確認したいのですが、自分の言葉で言うと……。
ぜひお願いします。確認すると理解が深まりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますから。
要するに、外部提供の高性能モデルはそのままに、間に小さな『文脈を整える装置』を挟んで、そこを報酬で学習させればコストを抑えつつ実用性を上げられる、ということですね。これなら我々も試せそうです。
完璧です！その理解で現場に説明すれば伝わりますよ。まずは小さなデータでプロトタイプを作って感触を確かめましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
