拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から『継続的にAIを学習させると前に覚えたことを忘れる』と聞いて不安になりました。これって経営判断にどう影響しますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今日は『継続的ファインチューニング（continual fine-tuning）』で起きる『壊滅的忘却（catastrophic forgetting）』について、経営視点で分かりやすく整理しますね。
まず要点を3つに絞って教えてください。忙しいので簡潔にお願いします。
いい質問です。要点は三つです。第一に、継続学習で既存知識が失われることが観察される。第二に、モデルの規模や構造で忘却の度合いが変わる。第三に、先に一般的な指示調整（general instruction tuning）を行うと忘却が和らぐ可能性がある、です。
それは現場で新しいデータを入れたりすると、前の良さが無くなるということですか。これって要するに〇〇ということ？
要するに、そういう側面があります。ただし全ての忘却が同じではありません。規模（model scale）、構造（architecture）、そして事前処理の仕方で結果が違いますから、経営判断としては『どのモデルを、どの順で、どれだけ調整するか』が重要になってきますよ。
うちで導入するなら、小さめのモデルで頻繁に学習させるより、大きめのモデルを慎重に扱う方が良さそうですか。投資対効果の観点で迷うんです。
鋭い視点です。今回の研究では、小〜中規模（1B〜7Bパラメータ）の範囲で、モデルが大きくなるほど初期性能は高いが、継続調整での忘却が強く出る傾向が確認されました。ですから単純に大きい方が安全とは言えません。コストとリスクを勘案して選ぶ必要がありますよ。
具体的には、どんな設計や運用で忘却リスクを下げられますか。社内に持ち帰って現場に伝えたいんです。
ポイントを三つにまとめます。第一に、初期の『一般的な指示調整（general instruction tuning）』を行うことで後の忘却を和らげる可能性がある。第二に、モデル構造の違い—デコーダのみ（decoder-only）とエンコーダ-デコーダ（encoder-decoder）—で保持力が異なる。第三に、継続運用では定期的なリハーサル（以前の代表データでの再学習）を設けると安定しやすい、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では社内のデータで頻繁に学習させる前に、まず一般調整をしておくのが現実的ですね。私の理解で合ってますか。
その理解で合っています。導入手順のイメージは、まず一般指示調整で基礎を固め、次に業務データで段階的に調整し、最後に定期的に過去データで再確認する。こうすれば投資対効果が見えやすくなりますよ。
ありがとうございます。ゆっくり説明してもらって助かりました。ではこれを社内向けに短くまとめて報告します—要するに、初期基盤を作ってから段階的に現場データを入れ、定期的にチェックすることで忘却リスクを下げられる、ということですね。
