AIBR プレミアム
拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下からAIの導入を急かされているのですが、最近読んだ論文で「モデルが好むデータで事前学習せよ」という話がありまして、正直ピンと来ておりません。これって要するに何を変えるべきという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理できますよ。要点は三つです。モデルの好みを測る指標を作ること、好みを反映してデータを並べ替えること、その順序で途切れず学習させること、で性能が伸びるんです。
三つですか。投資対効果の観点で聞きたいのですが、既存のデータ準備と何が違うのですか。今は均等にサンプリングして学習させていますが、それではダメということですか。
素晴らしい視点ですね！従来はデータを一律に混ぜる方式で、投資効果の効率にムラが出ていました。ここでの変更点は学習の“順番”を変えることです。順番を変えるだけで、同じデータ量でもモデルが早く賢くなることが期待できるんです。
順番で業績が変わるとは驚きです。現場に入れると途切れが出ると聞きますが、実運用での継続学習に支障は出ないのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この手法では実運用を想定して、学習を中断させずに済むオフラインの並べ替え方式を採用しています。つまり事前にデータを整序しておけば、学習中に停止や切り替えのコストが生じにくいんです。導入時の運用負荷は低く抑えられますよ。
それは良いですね。ところで指標の話ですが、どうやってモデルの“好み”を測るのですか。現場のデータ量が限られている場合もあります。
素晴らしい視点ですね！論文ではPerplexity Difference（PD）という指標を使います。簡単に言えば、弱いモデルと強いモデルでどれだけ「困る」かの差を測るものです。差が大きいデータは弱いモデルにとって難しいので、後半に回した方が効果的なんです。
これって要するに、易しいものから先に学ばせて、段階的に難しいものに移ることで効率よく学ばせる、ということですか。
素晴らしい要約ですね！その通りです。要点を改めて三つで整理しますよ。PDで難易度を測る、モデルの段階に合わせてデータの順序を決める、そしてその順序で中断なく学習する。これで効率的に性能を伸ばせるんです。
具体的な成果はどうでしょうか。我々が判断するには実効的な数値が必要です。効果が小さければ投資は難しいのです。
素晴らしい視点ですね！実験では3Bパラメータ規模のモデルを1兆トークンで学習させ、平均精度が約4.1%改善しました。特にMMLUとCMMLUという一般知識系ベンチマークでは約8.1%の向上が見られ、実務的な効果は無視できない水準です。
分かりました。要は順番の最適化で同じリソースからより高い成果を引き出せると。理解できました。自分の言葉でまとめますと、PDで易→難の順にデータを並べ、モデルの成長段階に合わせて学習させることで効率を上げる、ということですね。
