AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近部下が「CLIPの改良論文がすごい」と言うのですが、正直何が変わったのかピンと来ません。うちの現場で言うと、結局投資に見合う改善があるのか、それだけが知りたいのです。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を先に3つで言うと、1) データのペア関係を「完全な一対一」から緩めた、2) モデルに画像と文の局所的な類似性も学ばせた、3) 結果としてゼロショット性能が明確に上がった、ということです。順を追って説明しますよ。
田中専務
なるほど。まず基本として、CLIPというのは画像と文章を結び付けて学ぶモデルで、従来は「この画像にはこの説明文だけが正しい」と強く仮定していた、という理解で合っていますか？
AIメンター拓海
はい、まさにその通りです。ただ、現実のデータは雑音が多く、ある画像に対して複数の説明が部分的に当てはまることがよくあります。そこでこの論文は「これって要するに一対一でなくてもよい、と考えるということ？」という発想で学習ターゲットを柔らかくしました。
田中専務
それは現場に近い感覚ですね。要するに弊社の製品写真に付く説明が一つに決まらないこともある。投資対効果の観点で言うと、そうした雑多なデータをうまく使えるなら費用対効果が上がるはずです。具体的にはどうやって“柔らかく”するのですか？
AIメンター拓海
