拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から『Visual Prompt Tuningが有望』と聞いたのですが、うちのような現場で何が変わるのかイメージできません。端的に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。結論から言うと、Visual Prompt Tuningは既存の画像モデルをほとんど触らずに特定業務向けに適応できる手法です。投資を抑えつつ効果を出せる可能性が高いんですよ。
なるほど。ただ『ほとんど触らず』と言われても、どの部分を触るのか、どれくらいデータがいるのかが気になります。現場ではデータ収集が一番のコストですから。
良いご指摘です。重要なのは三点です。第一に、学習済みモデル（Vision Transformer、略してViT）はそのまま固定するため、計算資源とリスクが下がること。第二に、追加するのは小さな学習可能な”プロンプト”と呼ばれるトークンだけで、データ量も合理的に抑えられること。第三に、どの層にプロンプトを差し込むかで効果が大きく変わるため、その検討が必要であること、です。
これって要するに、既に強い画像学習モデルを丸ごと変えずに、付け足す部分だけで業務向けに最適化するということでしょうか？
その通りです！正確には、元のViTを固定しておき、学習可能なプロンプトのみを調整することで、特定タスクへ誘導する方法です。より現実的に言えば、モデルをゼロから学習し直すコストを避けつつ、比較的少ない学習で実用水準に近づけられるという利点があるんです。
しかし論文によれば”自己教師あり学習（Self-Supervised Learning, SSL）”で訓練したViTにはうまく効かないことがあると聞きました。うちのようにラベル付きデータが少ない場合、どう判断すれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文の観察では、SSLで学習したViTは内部で情報の表現が異なるため、プロンプトの挿入場所が非常に重要になると述べられています。したがって、まずはどの層がタスクに有益な情報を持つかを小規模検証で探るのが得策です。これにより不要な大規模投資を避けられるんですよ。
小規模検証と言っても、現場は忙しいんです。検証の優先順位や着手の順序をどうすれば良いですか。投資対効果の観点で教えてください。
要点を三つにまとめます。第一に、代表的な業務サンプルを少量用意して、異なる層にプロンプトを差し込む簡易実験を行うこと。第二に、性能差が出た層に対して本格チューニングを行うこと。第三に、効果が限定的ならばプロンプト数や位置を変える、あるいは別手法の検討に移ること。これでリスクを小さくしつつ効果を検証できますよ。
わかりました。最後に私の整理として確認します。要するに『モデル本体を触らず小さなプロンプトを追加して、どの層で効くかを見極める小さな検証を先にやる』という流れで、うまくいけば低コストで導入できる。これで合っていますか。
その通りです！素晴らしいまとめですね。大丈夫、一緒に小さく始めれば必ず道は開けますよ。次回は実際の検証手順を一緒に作成しましょう。
では私の言葉で言い直します。Visual Prompt Tuningは『既存の強いモデルをいじらず、追加する小さな部品で業務に合わせる方法』であり、自己教師ありモデルでは”どの段で差し込むか”がカギだと理解しました。ありがとうございました。
