拓海さん、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から『うちもマルチモーダルAIを導入すべきだ』と言われて困っているのですが、そもそもマルチモーダルって何ができるんでしょうか。導入すると現場はどう変わるのか、投資に見合うかが心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！マルチモーダルとは、文字だけでなく画像など複数の情報源を同時に扱えるAIのことですよ。要点は3つです。1) 視覚情報を理解できること、2) テキストと画像を組み合わせて解釈できること、3) 現場の検査や問い合わせ対応で人手を減らせることです。大丈夫、一緒に要点を押さえれば導入は可能ですよ。
なるほど。しかし、論文を少し読んだら『統合で元の言語能力が落ちる』とありまして、これが何より怖い。うちの業務は言葉での指示や文書作成が多いので、言語能力が落ちるのは致命的です。どういう仕組みで能力が下がるんですか。
素晴らしい切り口ですね！それは「忘却（catastrophic forgetting）」という現象です。簡単に言うと、別の能力を急に学ばせると元の能力の重みが上書きされて弱くなるんです。要点は3つ。1) 元の大規模言語モデル（LLM）がまずあり、2) そこに視覚モデルをつなぐとパラメータが変わり、3) 言語タスクでの性能が下がることがある、という流れです。例えるなら、新しいシステムを急に入れて既存の業務手順が混乱するのと似ていますよ。
それを防ぐ手段がある、という論文を読んだのですが、継続学習（continual learning）を使うと良い、とありました。と言われても、継続学習って現場でどう効くのか想像がつきません。要するに新しいことを学ばせても古いことを忘れないようにする手法という理解でいいのでしょうか？
その理解で合っていますよ！継続学習（Continual Learning, CL）は、新しいタスクを順に学習するときに過去の知識を失わないようにする技術です。要点は3つです。1) 重みを守る工夫、2) 過去の重要なデータを再利用する工夫、3) 新旧を両立する学習スケジュールの設計、これらでバランスを取ります。つまり、段階的に学ばせることで既存の言語性能を保ちながら視覚能力を付けられるんです。
なるほど。で、実際にどの程度改善されるものなんでしょうか。うちのような中堅企業が投資するに値するレベルなのか、ざっくりでいいので教えてください。
いい質問です！論文の結果では、適切な継続学習法を使うと言語性能の低下を従来手法比で最大約15%抑えつつ、視覚理解能力は維持できたと報告されています。要点は3つです。1) 言語性能の劣化を大幅に減らせる、2) マルチモーダル精度を落とさない、3) モデル規模や事前調整の仕方で結果が変わる、という点です。これは中堅企業にとって『既存の文書業務を損なわず新機能を付ける』という実用的な意味がありますよ。
具体的にどんな手法が有効なんですか。うちのIT部門に『これをやってみて』と指示できるレベルで教えていただけますか。導入工数が多いなら躊躇しますので、現実的な案が知りたいです。
良い視点ですね！論文では複数の継続学習法を比較しています。要点は3つです。1) 重要な重みを保つ正則化法、2) 過去データの代表例を少量保持するリプレイ法、3) モデルの一部だけを微調整する部分学習法、です。現実的にはまず部分学習で試し、効果が薄ければリプレイを少量追加するのが工数対効果の良い進め方ですよ。大丈夫、段階的に進めれば必ずできますよ。
それを聞いて安心しました。ただ現場では『モデルのテストや評価をどうやってやるか』という実務の壁があります。評価用の基準や指標はどうすればいいですか。
素晴らしい着眼点です！論文では言語タスク（NLG: Natural Language Generation、自然言語生成やNLU: Natural Language Understanding、自然言語理解）の評価と視覚言語タスク（VL: Vision-Language）の評価を両方行っています。要点は3つ。1) 既存の言語ベンチマークを保つこと、2) 視覚タスクの精度を同時に測ること、3) どの程度まで言語性能を許容するかビジネス基準を設定すること、です。実務ではまず許容ラインを決めることが肝心ですよ。
これって要するに、段階的に新しい視覚機能を付け加えつつも既存の言語力は守る、ということですね。うまく進めれば、今の業務を傷つけずに新しい機能を実装できる、と理解してよろしいですか。
その理解で正しいです！要点は3つにまとめられます。1) 継続学習で忘却を抑えられる、2) 視覚能力を加えても言語性能を大きく損なわない手法が存在する、3) 段階的な導入で工数とリスクを抑えられる。大丈夫、一緒に計画を立てれば導入はできるんです。
分かりました。では社内ではまず、既存の文書業務が維持されることを優先しつつ、部分的に視覚機能を試してみる段取りで進めます。私の言葉で整理すると、『継続学習を使って段階的に視覚を付加し、言語性能の低下を抑えながら実装する』ということですね。
