AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「損失から別の損失を予測する」とかいう話を聞きましたが、要するに我々が投資する計算資源（FLOP）やモデルの大きさを変えたときに、別のデータでの成果を先に見積もれるということですか？実務での費用対効果が気になって仕方ありません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はシンプルです。あるデータでの学習損失を使って、別のデータでの損失を予測できる手法がありますよ。これにより計算資源やモデルサイズの最適化が事前にできますよ。
ええと、専門用語が多くて腰が引けます。投資対効果はどうやって示すんですか。例えば今の予算で最適なモデルサイズがわかると本当に安心できるんですが。
大丈夫ですよ。まず要点を三つにまとめます。1) 既存の学習結果（損失）を別の状況に“翻訳”する関数が作れる、2) それで計算資源（FLOP）に応じた最適なモデルサイズが予測できる、3) 小さな実験データから大きな予測へ外挿（extrapolate）できる、です。
これって要するに、あるデータでの損失がわかれば別のデータでの損失も推定できるということ？現場に入れる前に失敗の確率を下げられるなら非常に助かります。
まさにその通りです。専門用語で言えば”loss-to-loss prediction”ですね。身近な例で言うと、ある工場での歩留まり率を小規模な試験ラインで測って、それを別ラインの条件に合わせて変換するようなイメージですよ。
なるほど。実務的な話だと、その変換はどれくらい信用できるんですか。20倍の計算量でどうこう、とか聞くとピンと来ませんが。
データで検証すると予測はかなり堅いんです。論文では訓練に使った最大のFLOP予算の20倍まで外挿しても良く当たったと報告されています。ポイントは、関係が単純な”シフトしたべき乗則”（shifted power law）で近似できる点です。
具体的には現場のどの段階で使うのが良いですか。初期投資判断、PoC（概念実証）の設計、それとも導入後のチューニングですか。
全部に使えますよ。要点を三つで答えますね。1) 初期投資判断では、小さな実験結果から期待性能を見積もれる、2) PoC設計ではどれだけ計算資源を割くかの設計指標になる、3) 導入後は性能とコストのバランスを再評価するための尺度になります。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。
分かりました。最後に私が理解したことを自分の言葉で確認させてください。つまり、小さな実験で得た損失を別のデータや大きな計算資源の条件に合わせて変換できる関数があり、それを使えばどの程度の計算やモデルサイズで目的の精度が出るかを事前に見積もれる、ということですね。
その通りですよ、田中専務。素晴らしいまとめです。これがあれば無駄な投資を減らしつつ、現実的な期待値を設定できますよ。
