拓海先生、最近「モデルマージ」って言葉を聞くんですが、うちみたいな製造業でも本当に意味あるんでしょうか。費用対効果が分からなくて部下に聞いても曖昧でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、簡単に整理します。モデルマージは既にある複数の仕事向けに調整したAIを一つにまとめる技術で、資産を無駄にせず複数機能を持たせられるんです。
なるほど。ただ、うまく一つにまとめられないと性能が落ちるんじゃないですか。うちが期待する検査と予知保全、どちらも性能を落とさずに入れられるのか心配で。
その不安が正しいです。論文はそこを解決しようとしています。ポイントは「タスク間の干渉」をどう減らすかで、干渉が少なければ両方の仕事を同時に高く保てるんですよ。
干渉というのは、要するに片方の仕事のために変えた部分がもう片方の仕事を悪くする、ということですか？これって要するに片方の部署が変わるともう片方が困るという事と同じですか。
その比喩は非常に的確ですよ。干渉は部署間の方針がぶつかるようなもので、論文はそれを数学的に分ける方法を提案しています。分け方が上手ければ互いに邪魔しないんです。
その「分ける」ってどうやるんです？難しそうでエンジニアに任せきりになりそうです。現場に負担をかけずにできるのかも気になります。
簡単にいうと、各タスクで調整された「重みのベクトル」から余計な部分だけを見つけて取り除くんです。論文ではその余計な部分を見つける方法を数理的に作っていて、結果的に差し替えが少なくて済むんですよ。
余計な部分を取り除くと性能が下がらないか、それが一番心配です。投資して導入した後で評価が下がったら目も当てられません。
そこも論文で配慮されています。取り除く部分にはノルム制約という保険をかけて、元のタスクの性能を保つようにしているんです。要するに削りすぎない仕組みがあるんですよ。
なるほど。結局、現場での導入ポイントは何でしょう。工場のエンジニアにどう説明すればいいですか。
要点は三つです。1) 既存モデルを無駄にせず資産を統合できる、2) 干渉を数学的に減らして双方の成熟度を保てる、3) 安全策として性能を落とさないための制約を入れている、です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
わかりました。要するに、既存の仕事別に調整したAIを一つにまとめる際に、互いに邪魔し合う部分を見つけて控えめにすることで、両方の仕事の性能を保てるということですね。よし、早速部に説明してみます。
