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。最近、部下から『英語のデータで補強すれば日本語の言語モデルがうまくいくらしい』と聞きまして、正直ピンときていません。要するに英語の良いデータさえあれば、日本語のAIがすぐ強くなるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！田中専務、それはとても本質的な疑問ですよ。端的に言うと、英語などデータが豊富な言語を補助に使うことで、データ不足の言語のモデル性能をある程度改善できる場合があります。ただし万能ではなく、条件や使い方が重要なのです。
条件というのは具体的に何でしょうか。現場では投資対効果がすぐに問題になります。翻訳を使うのか、混ぜて学習させるのか、その辺りの違いで結果が変わるのか教えてください。
大丈夫、一緒に整理できますよ。まず結論を三点でまとめます。1) 補助言語（ここでは英語）の質が高ければ、ターゲット言語の不足を補える場合がある、2) ただし言語間の距離や関連性によって効果は変わる、3) データの選び方や比率、翻訳の有無で最適解が変わる、という点です。
これって要するに補助言語（英語）の良いデータで補えば、ターゲット言語の性能が上がるということ？ただ、我々のような現場では英語と日本語はかなり違うと思うのですが、その違いで効果が落ちるという理解で合っていますか。
まさにその通りですよ。例えるなら、英語の良い教科書を与えて学ばせると、語学の一般的な学び方や文の組み立て方は学べるが、固有の表現や文化的背景は学べないことが多いのです。英語から得られる知見が共有されにくい言語ほど、補助の効果は限定的であると考えるべきです。
翻訳を使う選択肢もあると聞きます。翻訳してから英語データを使う方が良いとか、逆に生データを混ぜるのが良いとか、現場で判断しにくいです。その辺の目安はありますか。
良い質問ですよ。現実的な目安は三つあります。第一に、ターゲットデータが極端に少ないなら翻訳を介してデータを増やす価値が高い。第二に、翻訳の質が低いとノイズも混ざるため注意が必要。第三に、混合比率は段階的に試し、少しずつ英語を足して効果を確認することが重要です。
投資対効果の観点では、初期投資を小さくして成果を確かめたいのです。実務での進め方を一言で言うとどうすればよいですか。要点を三つにまとめていただけますか。
もちろんです、田中専務。要点三つはこれです。第一、まずは小さなモデルと限られたデータでトライアルを行い、英語補助データの効果を定量的に確認すること。第二、翻訳やデータ選別は慎重に行い、品質指標でフィルタをかけること。第三、効果が確認できれば段階的にモデル規模やデータ量を拡大すること。これで無駄な投資を抑えられますよ。
分かりました。最後に確認させてください。これを要するに私の言葉で言うと、『英語などデータが豊富な言語の良質なデータを慎重に選べば、データ不足の言語も一定まで強化できるが、言語差や翻訳の質、データ選別がキーで万能ではない』ということで合っていますか。
その要約は完璧ですよ、田中専務。的確に本質を掴んでおられます。次は実務プランを一緒に作りましょう。小さな実験から始めれば必ず道は開けますよ。
