スピーカー Arize AIソリューション・アーキテクト Hakan Tekgul
概要
本プレゼンテーションでは、Hakan Tekgul氏が、マルチモーダルRAG（Retrieval-Augmented Generation）アプリケーションをデモ版から完全に機能する製品モデルへと移行する際の複雑さを取り上げています。このディスカッションでは、robustで信頼性の高いAIシステムの開発における厳密な評価と反復実験の重要性を強調します。
主要なポイント
デモから本番環境への移行における課題: AIアプリケーションをデモ版から本番環境に移行させることは、特にテキスト、音声、画像を統合したマルチモーダルアプリケーションにとって重要な課題です。デモ版は可能性を示すかもしれませんが、本番環境への移行には、初期段階では明らかにならないパフォーマンス、安定性、スケーラビリティの問題に対処する必要があります。アプリケーションが実環境で確実に機能するようにするには、入念な計画と広範なテストが必要です。
小さな変更がアプリケーションのパフォーマンスに与える影響: ジェネレーティブAIアプリケーションのモデル、プロンプト、アーキテクチャのわずかな調整でも、下流に大きな影響を及ぼす可能性があります。このような変更は、パフォーマンス、ユーザーエクスペリエンス、顧客満足度、異なるユースケース間でのアウトプットの一貫性に影響を与える可能性があります。このことから、アプリケーションにプラスの影響を与えるような変更を実施する際には、慎重な評価と監視が必要であることがわかります。
評価駆動開発（EDD): Tekgul氏は、ソフトウェア工学におけるテスト駆動開発（TDD）にインスパイアされた方法論である評価駆動開発（EDD）のコンセプトを紹介します。
EDDでは、開発者はデータセットを作成し、AIシステムの変更を評価するための実験を実行する。このアプローチは、変更の影響を定量化することを可能にし、開発者がシステムを反復的に改善するのに役立ちます。開発プロセスの中核部分として評価に焦点を当てることで、EDDはあらゆる変更がパフォーマンスの測定可能な改善につながることを保証します。
評価の判断材料としてのLLMの利用: 大規模言語モデル（LLM）は、コンテンツを生成するだけでなく、AIシステムの出力を評価するためにも利用できます。この役割において、LLMはシステムの出力を、関連性、正しさ、一貫性などの一連の基準に照らして比較していきます。このアプローチにより、より客観的でスケーラブルな評価プロセスが可能になり、LLMは、特に複雑なマルチモーダルアプリケーションにおいて、出力の品質を評価する「裁判官」のような役割を果たします。
マルチモーダルアプリケーションの評価: マルチモーダルアプリケーションの評価には、テキスト、音声、画像といった各モダリティに対する個別の評価だけでなく、すべてのコンポーネントが調和して動作することを確認するための複合的な評価も必要です。この包括的な評価戦略は、各モダリティがアプリケーションの全体的なパフォーマンスに効果的に貢献し、よりまとまりのある機能的なシステムを実現するために不可欠です。
反復実験の重要性: AIアプリケーションの開発と改良は、反復実験に大きく依存しています。複数の実験を行い、さまざまなモデル、プロンプト、検索戦略を比較することで、開発者は最も効果的な構成を特定することが可能です。この試行錯誤のプロセスは、アプリケーションの改良に役立ち、さまざまな条件やユースケースのもとで最適に動作することを保証します。
PhoenixによるEDDの実践的実装: Tekgul氏は、オープンソースツールであるPhoenixを使用した評価駆動開発の実践的なアプリケーションについて説明しました。Phoenixは、データセットの作成、実験の実行、経時的な変化の追跡を容易にします。EDDを実装するための実用的なフレームワークを提供することで、Phoenixは開発者が体系的かつ透過的にAIアプリケーションを改善できるよう支援します。このツールは、マルチモーダルアプリケーションの複雑性を管理する上で特に有用であり、本番環境でデプロイされる前に、すべての変更が厳密に評価されることを保証します。
LLM Recovery Labの見解
2024年の最も重要なトレンドの一つは、マルチモーダルモデルの急速な進化と採用です。私たちは、2022年半ばにリリースされたMidjourneyによって、テキストベースの生成モデルが主流になる初期段階を目撃しました。 その後、同年末のChatGPTの爆発的なインパクトが続いていました。2024年までには、テキストだけでなく、画像、音声、動画データを処理し理解することができる多数のモデルを含むように、状況は拡大しています。このマルチモーダリティへのシフトは、AI能力の大きな飛躍を意味し、より統合的で多用途なアプリケーションの新たな可能性を開きます。
マルチモーダルRAGアプリケーションへの進展は、特に開発と評価の分野において、多くの課題と機会をもたらします。これらのシステムは複雑であるため、作成と評価の両方に微妙なアプローチが必要です。開発の観点からは、パフォーマンス、安定性、スケーラビリティを維持しながら、多様なデータタイプをシームレスに統合できるアーキテクチャを設計することが不可欠です。各モダリティは、データ表現、処理、モデルの相互運用性という点でユニークな課題をもたらすため、この統合は自明ではありません。
評価の観点からは、このようなマルチモーダルシステムに適応するためには、各モダリティを個別に、また協調して考慮する洗練されたアプローチが要求されます。テキスト、画像、音声、映像の評価は単独で行うことはできず、システム全体のパフォーマンスに対するそれらの複合的な影響を綿密に評価する必要があるのです。このため、マルチモーダルなインタラクションの複雑さに特化した新しいメトリクスと方法論の開発が必要となります。例えば、画像が生成されたテキストを正しく補完することや、オーディオファイルがビジュアルコンテンツと整合することは、システムの一貫性と有効性にとって重要です。
プレゼンテーションで紹介された評価駆動開発（EDD）のコンセプトは、この文脈に特に関連しています。EDDは、ソフトウェア工学におけるテスト駆動開発（TDD）と類似していますが、AI開発の反復的で実験的な性質に合わせています。評価を開発ライフサイクルに深く組み込むことで、EDDは各反復と調整が厳密なデータ主導の評価に裏打ちされることを保証しています。Phoenixのようなツールは、開発者にデータセットの作成、実験の実行、長期的なパフォーマンスの追跡を行うための構造化されたフレームワークを提供し、このアプローチの運用に役立ちます。
さらに、評価者として大規模言語モデル（LLM）を使用することで、評価プロセスに新しい次元が導入されます。LLMは客観的な判定者として機能し、関連性、正確性、一貫性などの事前に定義された基準に対して出力を体系的に比較することができます。このアプローチは、従来の評価手法がデータの多様性と量に対応するのに苦労するような、マルチモーダルアプリケーションの複雑さにも対応できます。このようにLLMを活用することで、評価の客観性が高まるだけでなく、異なるモダリティ間でよりきめ細かく一貫性のある評価が可能です。
今後の展望として、反復実験の重要性はいくら強調してもしすぎることはありません。マルチモーダルRAGアプリケーションを改良するプロセスは、本質的に実験的であり、様々なモデル、プロンプト、検索ストラテジーを継続的にテストする必要があります。この反復的なアプローチは、実世界の複雑なユースケースに対応できる最も効果的な構成を明らかにするために極めて重要です。管理されたデータ駆動型の方法でこれらのシステムを適応させ、最適化する能力は、概念実証から本番へと移行する際の成功の鍵となるでしょう。
