拓海さん、最近若手から「拡散モデルを推論時に誘導する方法がすごいらしい」と聞きました。うちの現場でも画像生成やテキスト生成を使いたいが、現場の望む条件通りに出るか心配です。これって要するにどういうことなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に分解して考えれば必ず理解できますよ。まず結論だけを3点で言うと、1) 学習し直さずに生成を条件付けできる、2) 複数の候補（粒子）を同時に扱って良いものだけ選べる、3) 実際の評価関数（報酬）で望ましさを手元で測れる、ということがポイントです。
学習し直さないで済むのはありがたいです。しかし実務だと「条件に合う確率が低いときに、どうやって良いものを選ぶのか」が肝です。複数候補というのは要するにランダムにたくさん作って良いものを拾う、ということですか?
その理解は本質を突いていますよ。さらに改良すると、ただ大量に作るだけでなく、それぞれの候補が途中段階でどれだけ良さそうかを評価して、途中で数を入れ替えたり重み付けしたりすることで効率よく条件を満たす候補を残せるんです。ビジネスで言えば、時間ごとに進捗をチェックして良い案件にリソースを集中するようなイメージです。
なるほど、途中で評価して選ぶ仕組みですね。現場では「安全性」や「誤りが少ないこと」を保証したいです。報酬というのは社内の基準に合わせて作れるんでしょうか。
できますよ。報酬は評価関数（reward）で、例えば「不適切な語を含まない」「仕様に沿った構図」「コストを下回る設計」など、社内ルールを数値化して当てはめられます。重要なのは報酬が絶対ではなく目標の指標だと理解することです。つまり設計次第で現場の優先順位を反映できます。
これって要するにFK steeringはモデルを根本から直すような大掛かりな投資をしなくても、現場の基準で生成物を誘導できるということですか? 投資対効果の観点でかなり重要そうですね。
その通りです。大切な点は三つです。1) 再学習（fine-tuning）に比べコストが低い、2) 複数候補を動的に管理して効率よく望ましい出力を得られる、3) 既存のオフ・ザ・シェルフ評価器（reward model）を中間の推論段階に当てることで柔軟に制御できる、ということです。大丈夫、一緒に進められますよ。
実際に導入する場合、現場の工数やシステム改修のどこに手がかかるのかを教えてください。現場に負担を掛けずに運用できますか。
3つの導入ポイントで説明しますね。1) 既存の生成モデルが使えるかの評価、2) 社内ルールを数値化した評価器の準備、3) 推論時に複数候補を扱うためのパイプライン改修です。多くの場合、モデル本体を入れ替える必要はなく、周辺の評価・選別の仕組みを整えるだけで効果が出ますよ。
なるほど、機械の中身は変えずに周辺で調整する。最後にもう一つ確認したいのですが、現場で失敗するリスクはどうコントロールすればいいでしょうか。例えば誤った評価器を使うと逆効果になりませんか。
良いご指摘です。リスク管理は段階的に行えば安全です。まずは小さなプロトタイプで評価器の妥当性を検証し、次に限定的な業務領域で運用して人の監査を入れる。最後に本番での自動化比率を増やす。こうした段階的導入で不具合の影響を抑えられますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、FK steeringは「モデルを作り直さずに、推論の過程で多数の候補を生成・評価して良いものを選び、社内の評価基準に合わせて生成を誘導できる技術」で、段階的導入でリスクを下げられるということですね。
