拓海先生、最近部下から”インコンテキスト学習”って言葉を頻繁に聞くようになりましてね。導入を検討すべきか悩んでいるのですが、まず投資対効果の観点で何が期待できるのか端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を三点でお伝えします。第一に、インコンテキスト学習（in-context learning、ICL）（インコンテキスト学習）は既存の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）（大規模言語モデル）に少数の例だけで新たなタスクを学ばせられるため、学習データの大幅な収集やモデル再学習のコストを抑えられるんですよ。第二に、本論文はその「例の選び方」に着目し、より少ない例でより良い出力を得る方法を示しています。第三に、これによってプロンプト作成や現場での速やかなモデル活用の効率が上がり、投資対効果が改善できる可能性があります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
例の選び方、ですか。うちの現場で言うと似た現象の見本をいくつか見せると学びやすい、ということでしょうか。要するに、良い例を選べば少ない手間で済むという理解で合っていますか。
その通りです！ただ重要なのは「似ている」だけでなく、テスト対象の重要な側面を網羅することです。論文はBERTScore-Recall（BSR）（BERTスコア・リコール）という指標が、単に類似度の高い例を選ぶよりも多様な重要側面をカバーする例群を選べると示しています。専門用語を避けると、これは『似ているものの中から、試験問題が問うポイントを広くカバーする見本セットを選ぶ』という手法です。
なるほど。で、そのBSRを使うと現場でどう変わるのですか。実務で言えば、どのくらい手間やコストが減るのか、導入のハードルは高くないのかが気になります。
よい質問です。ポイントは三点です。第一に、BSRやSet-BSRは追加のモデル学習を必要としないため、データサイエンスチームの大幅な工数削減につながる点です。第二に、計算はGPU利用で実用的な速度が出せるため、プロンプト生成のボトルネックになりにくい点です。第三に、現場運用では例のプールを用意しておき、テスト入力ごとに最適なセットを選ぶフローを用意すれば、運用コストは抑えられます。大丈夫、現場でも十分に管理可能です。
これって要するに、単に似ている例を寄せ集めるよりも、問題の本質をカバーする見本群を選べば、AIの出力が良くなるということですか。それを自動化する指標がBSRとSet-BSRという理解で合っていますか。
まさにその通りです！端的に言えば、BSRはテストインスタンスと候補例の重要部分がどれだけ重なっているかを見ます。Set-BSRはその発展形で、選ぶ例全体で重要側面をどれだけカバーできるかを最適化します。要点は三つ、カスタム学習不要、現場で現実的に動く、そして特に組み合わせ的・構成的な課題で効果が大きい、です。
最後に、実運用での注意点を教えてください。うちのようにデジタルが得意でない現場でも扱えるものでしょうか。
大丈夫、段階的に進めれば導入は十分可能です。まずは現場の代表的な事例プールを作り、それを使って少数例の自動選択を試す。次に結果を現場で評価し、選択基準やテンプレートを調整する。この三段階で運用に耐える形に落とし込めますよ。失敗は学習のチャンスです。
分かりました。要するに、うちの場合は代表的な現場データを用意しておけば、あとはBSRで重要な側面をカバーする見本を自動で選んでくれて、再学習や大がかりなデータ準備は不要、ということですね。まずは小さく試して効果を確かめます。有難うございます、拓海先生。
