拓海先生、最近部下から「トランスフォーマー」って論文がすごいと言われましてね。正直、何がどうすごいのかさっぱりでして、投資対効果が見えないんです。
素晴らしい着眼点ですね！トランスフォーマーは「Attention（注意）」という仕組みを中心に据えたアーキテクチャで、多くの自然言語処理の常識を変えたんですよ。大丈夫、一緒に要点を押さえましょう。
その「Attention」が実務でどう効くのか知りたいですね。導入コストに見合う改善が本当に見込めるのか、現場での話に落とし込めますか。
要点は三つで説明しますよ。まず、従来の系列処理をやめたことで学習と推論が速くなり、次に長い文脈を扱えるようになり、最後に並列化によってスケールしやすくなったのです。専門用語は後でかみ砕きますね。
並列化が効くというのは、生産ラインで作業を同時に回すイメージですか。これって要するに現場のスループットを上げるための仕組みということ？
その通りです。並列化は工場でラインを増やすことに似ています。加えてAttentionは重要箇所に資源を集中させる機能なので、情報の要所を見逃しにくくなりますよ。
投資対効果を示すには、何を見ればいいですか。現場にとってのメリットは定量的に説明できますか。
効果測定は三段階で行うと良いです。まずベンチマークで速度と精度を比較し、次に現場データでのリフトを測り、最後に運用コストを試算します。これでROIの根拠が作れますよ。
なるほど。これって要するに、従来の順番に処理する方法をやめて、重要な情報にだけ注力できる仕組みを取り入れた結果、効率と精度が同時に改善するということですか。
その通りですよ。要点を押さえれば、導入の段階で抑えるべき指標と工程が明確になります。大丈夫、一緒にロードマップを作れば必ず導入できますよ。
分かりました。要は並列で作業して要所に注目する仕組みを入れて、現場のスループットと品質を同時に改善する。まずはベンチマークと部分導入で様子を見ます。
