AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「ICLにカリキュラムを使うと良い」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。要するに何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。要点は三つです：一つ、例示（デモンストレーション）の並べ方で性能が変わること。二つ、易しい順に示すと学びやすくなること。三つ、計算コストが抑えられる可能性があること、ですよ。
なるほど。デモンストレーションというのは、チャットに見本を並べるあのやり方のことでしょうか。現場でやるなら、どれくらい手間が増えますか。
説明は簡単です。In-Context Learning（ICL、インコンテキスト学習）とは、モデルに追加学習せずにチャットの文脈だけで学習例を与えて解かせる手法ですよ。ここでの工夫は、示す見本を難易度順に並べるカリキュラム学習（Curriculum Learning、CL）を応用する点で、運用上の手間はデモの並べ替えだけで済むことが多いんです。
これって要するに、現場の作業マニュアルを簡単な作業から順に見せて覚えさせるのと同じということ？現場だと現場の人間が順序付けるんじゃないのか、とも思うのですが。
いい視点ですよ。人が順序付けても良いですし、論文ではパープレキシティ（Perplexity、PPL）という数字で難しさを測って自動で並べる方法を使っています。つまり人手でも自動でも順序化ができるんです。現場の知見を使えば最小限の手間で済ますこともできますよ。
投資対効果の観点で言うと、モデル側に新たな訓練をかけるわけではないから初期費用は小さめ、ということですね。では性能は本当に上がるのか、他の並べ方と比べてどれくらい利点があるのか教えてください。
要点を三つでまとめますね。第一に、易しい順で示すとモデルが問題の構造を段階的に理解しやすくなり、回答精度が向上すること。第二に、パープレキシティを指標にすることで人が見抜きにくい“難しさ”の差も定量化でき、従来の並べ替え手法に匹敵または上回る結果が得られたこと。第三に、追加学習（fine-tuning）を行わずに改善するため、コストが低いこと、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
現場に落とし込むとしたら、まず誰がカリキュラムを作るべきか。私たちのような中小製造業でも実用的でしょうか。効果が小さいなら止めたいのです。
中小企業こそ向いていますよ。運用案としては、まず現場担当者と管理者が代表的な事例をいくつか選び、難易度を現場基準で粗く分ける。必要なら初期のみパープレキシティで微調整する。それだけで効果が見えやすい。段階的に導入すればリスクは小さく、投資も限定的にできますよ。
分かりました。これって要するに、複雑な問題をいきなり出すのではなく、段階的に見本を与えてモデルに“慣れさせる”ことで、少ない手間で精度を高める仕組みということですね。自分の言葉で言うと、段階踏んで学ばせるやり方で現場の知恵を活かす、ということだと思います。
