AIBR プレミアム
拓海さん、最近の視覚系AIの論文で「データの多様性に合わせてプロンプトを分ける」って話を聞いたんですが、うちの現場にも関係ありますか？現場の画像ってバラバラでして。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、そのまま田中さんの悩みに効く可能性がありますよ。簡単に言うと、データの種類が多いときには全体で一つの”説明”を使うより、似たものごとに別々の”説明”を用意した方が性能が上がる、という考えです。
なるほど。要するに、現場の写真が『車』と『犬』が混ざっているようなケースで一つのやり方だとダメだ、と。
その通りです！もっと分かりやすく言うと、倉庫で紙箱と金属部品を同時に扱うようなものです。取り扱い方法が違うのに同じ処理をすると効率が落ちますよね。要点は三つです。まず一、データを性質ごとに分けること。二、各グループに最適な小さな”プロンプト”を作ること。三、既存の大きなモデルは変えずに、それらのプロンプトだけを学習するので導入コストが低いことです。
導入コストが低いのは助かります。ただ現場でクラスを分ける作業やクラスタリングって手間がかかるのでは。他の投資と比べて費用対効果は本当に見込めますか。
いい質問です、田中さん。ここでいうクラスタリングは人力でクラス分けを行うよりも、モデルの出力特徴を使って自動で似た画像を寄せる処理です。例えるなら、倉庫の在庫をバーコードの代わりに自動で棚に振り分けるような作業で、初期設定は要るが一度仕組みを作れば手作業は減ります。費用対効果は、特殊な現場画像が多いほど早く出ますよ。
これって要するに、最初にちょっとした仕分けと試行錯誤をしておけば、その後は既存の高性能モデルをそのまま使えて、現場ごとの精度を上げられるということですか。
まさにその通りです！大きなモデルの中身を触らず、外側に小さな調整部品をつけるイメージです。短く言えば、準備1：データを似たものごとに分ける、準備2：各グループに小さな説明（プロンプト）を作る、運用：必要な分だけプロンプトを切り替える。この流れで現場導入が容易になり、精度改善の効果が現実的に期待できます。
分かりました。最後に一つだけ。現場でプロンプトを切り替える基準は自動ですか、それとも人が判断しますか。我々の人員で回せますか。
運用は自動化を基本にできます。モデルの特徴量に基づく自動クラスタ判定でプロンプトを選びますから、人手は初期の確認や例外対応で十分です。導入初期は運用フローと例外ルールを整備することを薦めます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では、私の言葉でまとめます。『現行の大きなAIは変えずに、データの性質ごとに小さな説明（プロンプト）を自動で使い分ければ、初期投資を抑えつつ現場精度を上げられる』ということですね。これなら社内説明もしやすいです。
