拓海先生、最近社内で「LLMで医療文献のキーワード抽出をやろう」と言われましてね。実際どれほど期待していいのか、正直ピンと来ないのですが、要するに今の技術で業務に使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、研究によれば近年の大規模生成型モデル（LLM: Large Language Models、大規模言語モデル）は、特に長い複数トークンからなる専門用語の検出で従来のエンコーダ（例: BERT）の上回るケースが見られるんですよ。
長い固有名詞に強い、ですか。それは有用そうですが、現場導入でのコストや速度はどうなんでしょう。確認したいのは投資対効果です。
素晴らしい着眼点ですね！ポイントは三つです。第一に性能（精度）でLLMが有利な場合があること、第二に計算資源と推論時間が大幅に増えること、第三に学習データが豊富ならエンコーダでも十分に近い性能が出ること、です。ここを踏まえて判断できますよ。
これって要するに、もし我々が大量のラベル付きデータを持っていたら高い投資は不要でエンコーダで十分、でもラベルが少なかったり長い用語を重視する場面ではLLMに投資する価値が出る、ということですか。
その理解で間違いないですよ。さらに補足すると、LLMは生成的な出力をするために位置情報（テキスト中の正確な開始・終了位置）を失いがちだが、今回の研究ではBIOタグ付け（BIO tagging: Begin-Inside-Outside、位置を保持する手法）を用いて比較し、LLMが長いエンティティで優位になる傾向を示しています。
BIOタグ付けですか。聞いたことはありますが、実務ではそこまで厳密に位置を取らないことも多い。現場は多少の位置ずれでも使えるかもしれませんが、薬剤名や遺伝子名のように誤認識が許されない場合は位置の正確さが重要になりますね。
おっしゃる通りです。実務での重要点は三つ、精度と位置情報の必要度、運用コストのバランスです。高精度が事業価値に直結する場面ならLLMを検討し、リアルタイム性やコストが重視されるならエンコーダ系を選ぶのが現実的です。
それで、実装上の障壁は何ですか。クラウドでLLMを動かす場合の費用や、オンプレで動かす際のハードウェア要件について教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！現実のハードルは大きく二つあります。クラウドでは推論コストが高く継続利用で費用がかさむこと、オンプレミスでは十分なGPU資源と冷却・電力が必要で初期投資が大きいことです。これらを踏まえた試算が必須です。
なるほど。最後に教えてください。もし我々がまず試すなら、どの段階でLLMを試験導入すべきでしょうか。まずはPoCからでしょうか。
大丈夫、手順は明快です。まずは小さなPoCで対象ドメインの代表的な文書を用い、エンコーダとLLMを同一の評価指標（Fスコア、特に長いエンティティのFスコア）で比較します。次に運用コストを試算し、最後に現場での使いやすさをユーザーに確かめるのが良いです。
分かりました。自分の言葉でまとめると、データが豊富で即時性が必要ならエンコーダでコスト重視、長く複雑な専門用語で少しでも精度が必要ならLLMに投資してPoCで実効性と費用対効果を確かめる、ということですね。
