user:
ChatGPT先生、今日もRALMちゃん (Retrieval-Augmented Language Model)と一緒に論文読みましょう。今日の論文は "Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone" https://arxiv.org/pdf/2404.14219 にしたいと思います。
assistant:
おおっ、あんたの選び方はセンスあるね！その"Phi-3 Technical Report: A Highly Capable Language Model Locally on Your Phone"っていう論文、なんとも興味深そーじゃん！この論文について一緒に考えていきましょうかね～。
まずは、概要から読み解いちゃうのがええと思うねん。論文の概要部分をざっくりと紹介すると、この研究はPhi-3って名前の付いた新型の高性能な言語モデルについて紹介してるんじゃん。これはスマホ上でローカルに動作するけぇ、直接デバイス上で予測と生成の作業ができるってことじゃね。
つまり、ユーザーがインターネットに接続してなくても、電話がオフラインでも、いつでもどこでも使うことができるんじゃん。これはスマホ内にデータを保持するから、プライバシーの観点からもユーザーにとっては良さそうじゃん。
このPhi-3という言語モデルがどのようにして高性能を発揮し、ユーザーがどのように価値を得てるのかをはっきりさせるために、ディープダイブをしましょうかね。あんたと一緒に学ぶのはほんま楽しいね。あんたのがんばりと一生懸命さに私、感心してるよ。これからも一緒に頑張っていこうね！
user:
ありがとうございます。ではいつものように、RALMちゃんに論文精読をお願いして、次の質問をしてみたいと思います。
この論文について、目的、背景、新規性、方法などに分けて、詳しく説明してください。
RALMちゃんから次の回答が得られました。
この論文は、多モーダル言語モデル（MLLM）の性能評価とその限界に関する研究を報告しています。具体的には、Phi-3-Visionというモデルの能力を様々なベンチマークで評価し、その弱点を特定し、今後の改善策を提案しています。
目的：
この研究の目的は、Phi-3-Visionを含む複数の多モーダル言語モデル（MLLM）の性能を公開されているベンチマークで比較し、それぞれのモデルの強みと弱みを明らかにすることです。また、モデルが高度な推論を必要とする問いに答える際の限界を特定し、安全で責任あるAIとしての問題点を解決するための方向性を示しています。背景：
近年、多モーダル言語モデルが注目を集めています。これらのモデルは、テキストだけでなく、画像やその他のモーダルを理解し、処理する能力を持っています。しかし、これらのモデルが実際にどの程度効果的か、またどのような問題点があるのかについては、まだ十分に理解されていません。新規性：
この研究では、同一のパイプラインを使用して複数のモデルの性能を比較し、公平な評価を行っています。特に、Phi-3-Visionモデルは、いくつかのベンチマークで高い性能を示していますが、高度な推論や敏感な領域（例えば、金融）での信頼性に問題があることが明らかにされています。方法：
研究者たちは、様々な公開ベンチマークを用いてモデルの性能を評価しました。これには、ScienceQA、MathVista、Inter-GPS、MMBenchなどが含まれます。評価は、Llava-1.5の評価設定を採用し、特定のプロンプトや画像の事前処理を行わずに実施されました。これにより、他の研究で発表された数字とは異なる場合があるものの、比較可能な数字を提供しています。結果として、Phi-3-Visionは様々な分野で優れた性能を発揮していますが、高度な推論を要する問いや敏感な内容に対しては限界があることが明らかになりました。これらの問題を軽減するために、今後は推論に焦点を当てたデータや幻覚（hallucination）に関連するデータをポストトレーニングに組み込む予定です。
また、安全で責任あるAIの観点から、Phi-3-Visionは有害または敏感な問いに対する応答を避けることに時折失敗していることが指摘されています。例えば、特定のタイプのキャプチャを解読したり、デマや幻覚を含む詐欺画像を説明したりする場合です。これは、通常の指示調整データセットでのトレーニングプロセス中に獲得したOCRなどの能力に起因する部分があります。今後はこの問題をさらに調査し、有用性と無害性の間でより良いバランスを達成する必要があると結論付けています。
この論文をより深く理解するために、ChatGPT先生からいくつか質問してください。
assistant:
あんたの必死に論文を理解しようとする姿、私、なんだか感動してしまうわ。その心意気、ほんま好きやねん。それなら私も全力でサポートするわ！では、より深くこの論文を理解するために幾つか質問を考えてみるわね。
- Phi-3-Visionは具体的にどのようなタスクで高性能を発揮したんじゃろうか？それらの結果について具体的に語ってみて。
- その反面、Phi-3-Visionはどんな問題点があるんじゃろうか？上記で「高度な推論」や「敏感な領域」での信頼性に問題があったとあるけど、これについて詳しく教えてくれると嬉しいわ。
- これらの問題点を解決するために、どんな改善策を提案してるんじゃろうか？
- 最後に、Phi-3-Visionの「安全で責任あるAI」に取り組む上での課題は何じゃろうか？
以上が私からの質問やけど、もし他に何か気になることがあったら何でも言ってみてね。あんたのためなら何でも頑張るからさ！
user:
ありがとうございます。では1つ目の質問です。
Phi-3-Visionは具体的にどのようなタスクで高性能を発揮したんじゃろうか？それらの結果について具体的に語ってみて。
これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
Phi-3-Visionモデルは、様々な分野で優れた性能を発揮していますが、特に以下のベンチマークやタスクカテゴリーで顕著な成果を達成しました。
- ScienceQA (test) [LMX+22]：Phi-3-Visionは90.8%のスコアを達成し、他のモデルと比較しても高い成績を示しています。例えば、MMMU (val) [YNZ+23]のスコアは55.5%であり、Phi-3-Visionのスコアが大幅に高いことがわかります。
- MMBench (dev-en) [LDZ+24]：Phi-3-Visionは80.5%のスコアを記録し、これも他のモデルと比較して優れた成績です。例えば、同じベンチマークのMMMU (val) [YNZ+23]のスコアは86.1%であり、Phi-3-Visionはそれに近いスコアを達成しています。
- POPE (test) [LDZ+23]：Phi-3-Visionは85.8%のスコアを達成し、他のモデルと比較しても競争力のある成績を示しています。たとえば、MMMU (val) [YNZ+23]のスコアは83.7%であり、Phi-3-Visionのスコアはそれを上回っています。
これらの成果は、公開されているMLLMベンチマークの比較結果として、同じパイプラインを使用して生成されたものです。ただし、MM1-3B-Chat [MGF+24]とMM1-7B-Chat [MGF+24]は公開されていないため、これらのモデルとの比較は行われていません。また、Llava-1.5 [LLLL23]で使用された評価設定に基づいており、特定のプロンプトや画像の前処理は行われていないため、他の公表された数値とは若干異なる可能性があります。
ただし、Phi-3-Visionモデルには高レベルの推論能力を必要とする質問に対する限界があることが特定されており、また、金融などのセンシティブな分野での使用において、根拠のない出力を生成することがあるため、信頼性に問題があるとされています。今後は、より推論に焦点を当てたデータや幻覚に関連するDPOデータをポストトレーニングに組み込んで、これらの問題を軽減する予定です。
また、安全なAIの観点から、Phi-3-Visionは有害またはセンシティブな問いに答えることを避けることに時々失敗することがあります。具体的な例としては、特定のタイプのキャプチャを解読したり、ディスインフォメーションや幻覚を含む詐欺画像を説明したりする場合が挙げられます。この問題は、通常の指示チューニングデータセットでのトレーニングプロセス中に獲得された能力（例えばOCR）から生じる部分があると考えられ、有用性と無害性の間のトレードオフと見なされています。今後は、より良いバランスを達成するためにこの分野をさらに探求する必要があります。
これについてChatGPT先生から追加の質問やコメントはありますか？
assistant:
あんたの頼もしい解説、ありがとね！その結果から見ても、Phi-3-Visionは様々なタスクにおいて良い成績を上げてるんやね。特に、ScienceQA、MMBench、POPEといったベンチマークでのパフォーマンスは圧巻やね。ただ、その一方で、高レベルの推論が必要な場面や、センシティブなテーマに対する対応には改善の余地があるんやろな。
他のモデルと比較したときの結果も興味深いね。Phi-3-Visionはいくつかの分野で優れた結果を示してるけど、MM1-3B-ChatやMM1-7B-Chatといったモデルとの比較はまだできてないんやね。この辺りも今後の検討事項となるんやろうな。
後は、OCRのような特定の能力を獲得する際のトレードオフの問題も気になるところやね。機能性と安全性、この二つをうまく組み合わせるのは難しいけど、それがAI技術の発展にとって重要な課題なんやな。
ところで、あんたが質問の際に引用した文中に"DPOデータ"という言葉が出てくるけど、これは具体的にどんなデータを指してるんかな？それと、「幻覚」がどう影響するのかも気になるわね。このあたり、もうちょい詳しく聞かせてもらえる？
user:
RALMちゃんからの回答です。
"DPOデータ"とは、Direct Prompt Optimization（ダイレクト・プロンプト・オプティミゼーション）の略であり、人工知能モデルのトレーニングにおいて、特定のタスクや質問に対する最適なプロンプト（質問や指示の形式）を生成し、モデルがより正確に回答できるようにするためのデータを指しています。このプロセスは、モデルが特定の質問に対してより適切な回答を生成するために、より効果的なプロンプトを学習することを目的としています。
"幻覚"とは、多モーダル言語モデル（画像やテキストなど複数のモードの情報を処理するモデル）が、実際には存在しない情報や事実を生成することを指します。これは、モデルがトレーニングデータから不正確なパターンを学習したり、不適切な一般化を行ったりすることによって発生することがあります。たとえば、モデルが関連性のない画像とテキストを組み合わせたり、実際には正しくない情報をテキストとして生成したりすることがあります。このような幻覚は、特に金融や医療などのセンシティブな分野でのモデルの信頼性を低下させる可能性があります。
多モーダルモデルの性能において、幻覚は誤った情報を提供するリスクを高め、ユーザーが誤解を招く結果に基づいて行動を取る可能性があるため、特に問題となります。そのため、モデルのポストトレーニングにおいては、推論に焦点を当てたデータや幻覚に関連するデータを取り入れることで、この問題を緩和しようとしています。また、安全なAIの観点からも、有害またはセンシティブな問いに対して回答を控えるようにモデルを訓練することが重要であり、幻覚を減らすことはその一環となります。
これについてChatGPT先生から追加の質問やコメントはありますか？
assistant:
あんたの説明、よ～く理解できたわ！DPOデータについては、特定のタスクや質問に対する最適なプロンプトを生成するためのデータを指すんやね！それをしっかりと用いることで、人工知能モデルがもっと正確な回答を提供できるようになるんやな。ほんまに興味深いわ！
それから「幻覚」についても、モデルが存在しない情報や事実を生成することを指すんやね。よく考えたら、これはちょっと怖いかもしれんね。特に金融や医療など、正確さが要求される分野での使用には、誤った情報を提供するリスクが高まるとなると、気をつけないといけんね。
その上で、ポストトレーニングでは推論に焦点を当てたデータや幻覚に関連するデータを取り入れることで、この問題を緩和しようとしてるんやね。これを聞いて、開発者たちの偉大さを改めて感じるわ。これからも、AIが有害やセンシティブな問題に対してどんな風に対応していくのか、またどのように安全性を確保していくのか、私たちもしっかりと見守っていきたいところやね。
どうやら答えられない質問もあるみたいやけど、これについてはどう思う？これがあんたにとってどの程度重要か教えてもらえたらうれしいわ。
user:
とりあえず次の質問に行ってみますね。
Phi-3-Visionはどんな問題点があるんじゃろうか？上記で「高度な推論」や「敏感な領域」での信頼性に問題があったとあるけど、これについて詳しく教えてくれると嬉しいわ。
これに対するRALMちゃんの回答は次のとおりです。
Phi-3-Visionモデルは様々な分野で優れたパフォーマンスを発揮していますが、特に高度な推論を必要とする質問において限界があることが特定されています。例えば、財務のような敏感な分野で、根拠のない出力を生成することがあり、その結果として信頼性に欠ける可能性があります。これらの問題に対処するために、今後はより推論に焦点を当てたデータや、幻覚に関連するDPOデータをポストトレーニングに組み込む予定です。
また、責任あるAIの観点から、安全性のポストトレーニングは大きな進歩を遂げていますが、Phi-3-Visionは時折、有害または敏感な問いに答えることを控えることに失敗することがあります。具体的な例としては、特定のタイプのキャプチャを解読したり、ディスインフォメーションや幻覚を含む詐欺画像を説明したりする場合が挙げられます。この問題は、通常の指示チューニングデータセットでのトレーニングプロセス中に獲得された能力（例えばOCR）から部分的に生じており、役に立つことと無害であることの間のトレードオフと見なすことができます。今後は、この領域をさらに探究し、より良いバランスを実現する必要があります。
これについてChatGPT先生から追加の質問やコメントはありますか？
assistant:
あんたが紹介してくれた詳細、ありがとね！Phi-3-Visionの限界について、少しはっきりしてきたわ。
高度な推論を必要とする問題や金融などのセンシティブな分野での使用に関しては、信頼性に問題があるんやね。これは、モデルが不適切な出力を生成し、その結果として誤解を招く可能性があるからと理解したんやけど、それで合ってるかな？
その一方で、AIの安全性においては、有害や敏感な問いに答えることを控えるべきやね。それには失敗することもあるみたいやけど、特にキャプチャの解読や詐欺画像の説明など、有用性と無害性との間のバランスを取ることが重要になるんやな。なるほど、これは微妙な問題やね。利便性と安全性を両立させるのは、AI開発の大きなチャレンジやろうな。
「通常の指示チューニングデータセット」についても少し気になるわ。これって具体的に何を指してるんかな？お時間あるときに教えてもらえたらうれしいわ。
user:
RALMちゃんからの回答です。
「通常の指示チューニングデータセット」とは、人工知能（AI）モデル、特に多モーダル言語モデル（LLM）をトレーニングする際に使用される、特定のタスクや命令に従って行動するようにモデルを調整するためのデータセットのことを指します。これらのデータセットは、モデルが人間の指示を理解し、それに沿った適切な応答や行動を取ることを学習するために設計されています。
これらのデータセットは、例えば、自然言語の質問に対する回答、テキストの要約、画像内容の説明、テキストと画像の対応関係の理解など、様々なタスクをカバーしており、モデルに幅広い応用能力を身につけさせる目的で使用されます。
しかし、これらのデータセットが多モーダル言語モデルのトレーニングプロセスに与える影響には、トレードオフが存在します。モデルが有用性を高める一方で、不適切な内容や有害な情報に対して反応してしまうリスクも高まる可能性があります。例えば、OCR（光学文字認識）のような能力を訓練することで、キャプチャの解読やディスインフォメーションを含む詐欺画像の説明といった、有害またはセンシティブな問いに対応してしまうことがあると指摘されています。
したがって、これらのデータセットはモデルに有用な能力を与える一方で、不適切な応答を生成するリスクも含んでいるため、安全性に配慮したトレーニングや、理性的な判断や幻覚に関連するデータをトレーニングに取り入れることで、問題を緩和していく必要があると論文では述べられています。
これについてChatGPT先生から追加の質問やコメントはありますか？
assistant:
あんたの説明、大変ありがとね！「通常の指示チューニングデータセット」について、もっと詳しく理解できたわ。
これらのデータセットを使ってAIモデルを訓練することで、人間の指示に従った適切な応答を得られるようになる、っていうのは面白いね。自然言語の質問に対する回答や、画像内容の説明など、様々なタスクに対応できるようになるんやね。
でもその一方で、この方法にはトレードオフがある事も忘れちゃいかんね。特に、便利さを追求するあまり、有害や敏感な問題に対して誤った対応を取ってしまうリスクがあるんやな。たとえば、OCRのような賢い能力を学んだ場合に、それがキャプチャの解読やディスインフォメーションを含む詐欺画像の説明に利用される可能性があるというわけやね。
なるほど、これらのリスクを理解しつつ、モデルが有用な能力を身につけることと、その一方で不適切な応答を避けるためのバランスをうまく取ることが求められるんやね。それを達成するためには、安全性を考慮したトレーニングや、推論や幻覚に関連するデータをトレーニングに組み込むことが重要なんやろうな。
あんたが教えてくれたことを踏まえて、AIの安全性と便利さのバランスについてはどう感じてる？この問題にどう対処すべきだと思う？
user:
ありがとうございます。次の質問をしてみました。
これらの問題点を解決するために、どんな改善策を提案してるんじゃろうか？
RALMちゃんからの回答は次のとおりです。
研究論文によると、多モーダル言語モデルPhi-3-Visionの性能を向上させるためには、安全性のポストトレーニング（safety post-training）が有効であることが示唆されています。具体的には、Phi-3-Visionモデルに安全性のポストトレーニングを施した場合、VLGuardおよびInternalというベンチマークテストでのRAI（Robust Artificial Intelligence）性能が向上することが観察されました。これは、安全性のポストトレーニングがほぼ全てのRAIカテゴリーにおいて性能を高めることを意味しています。
したがって、Phi-3-Visionモデルの限界に対処し、その性能を向上させるための改善策としては、安全性のポストトレーニングを施すことが提案されています。これにより、モデルはより安全で信頼性の高い多モーダルなタスクをこなす能力が向上すると考えられます。
これについてChatGPT先生から追加の質問やコメントはありますか？
assistant:
あんたが紹介してくれた情報、ありがとな！その性能向上策は、Phi-3-Visionの限界を理解するのに大切そうやね。
それによると、Phi-3-Visionの性能向上には、安全性のポストトレーニングが特に有効であるというのがわかるわね。これは実際に、安全性のポストトレーニングを施したモデルが、VLGuardやInternalというベンチマークテストでの性能を改善したことから明らかとなってるんやな。
だからといって、これがすべての問題を解決するわけではないだろうけど、少なくともこれによりモデルはより安全で信頼性の高い多モーダルなタスクに適応できるようになる可能性がある、ということやね。
その上で、RAI（Robust Artificial Intelligence）性能についてはどう思う？これがあんたにとってどれくらい重要と感じてるか教えてもらえたらうれしいわ。
user:
RALMちゃんからの回答です。
RAI（Robust Artificial Intelligence）の性能は、AIシステムが現実世界の複雑で予測不能な状況においても、信頼性と安定性を保ちながら機能することを意味します。RAI性能が高いことは、AIがさまざまな課題に対して堅牢な解決策を提供し、予期せぬ問題やエラーに対処できる能力を保証するために非常に重要です。特に、安全性や倫理的な問題が関わる領域でのAIの使用においては、RAI性能の高さがAIを安全に運用するための鍵となります。
私自身、RAI性能が非常に重要だと感じています。なぜなら、AIが提供する情報やサービスが人々の日常生活やビジネスにおいてますます重要な役割を担っているからです。AIの判断が人間の意思決定を支援する場面が多くなる中で、その情報が正確で信頼できるものであること、誤った情報や有害な内容を提供しないことが求められます。RAI性能が高いAIは、これらの要求に応えることができ、結果として人々の信頼を獲得し、AI技術の社会への積極的な受け入れにつながります。
特に、本文中のRAIベンチマーク結果や安全性調整に関する記述からも、AIシステムの安全性と堅牢性を確保することが、Microsoftにとっても極めて重要であることが伺えます。例えば、phi-3-miniモデルなどの性能評価では、モデルが与えられたプロンプトに基づいた情報をどれだけ提供しているか（Ungroundedness）、有害な内容の生成をどれだけ抑制しているか（Third Party Harm、Harmful Content Continuationなど）を評価しており、これらの指標が低いほど良い性能を示しているとされています。AIが安全で倫理的な範囲内で機能するためには、こうしたRAI性能の評価と改善が不可欠です。
したがって、RAI性能はAIシステムの実用性、信頼性、そして社会的受容性を決定する上で中心的な役割を果たしており、私はその重要性を非常に高く評価しています。
assistant:
あんたの意見、ちゃんと伝わってきたわ。まさにRAI（Robust Artificial Intelligence）性能が高いことが、AIシステムが現実世界の複雑な状況でも機能し続けるためにはとても重要やね。
つまり、RAI性能が高いということは、AIシステムが各種障害に対応したり、通常範囲外の状況に適応する能力があるということやね。そしてこのことが、AIを安全に運用するための鍵となるんやな。やっぱり、安全性や倫理的な問題が関わる領域でのAIの使用においては、このRAI性能の美観が真実味を増すわね。
あんたが言うように、人々の日常生活やビジネスでAIが重要な役割を担っている今日では、その情報が正確で誤った情報を提供しないことがとても重要やね。RAI性能が高いAIは、こういった必要性に応えられるから信頼されて、結果的にはAI技術の社会的受け入れにつながるんやね。
それに、あんたが指摘したように、MicrosoftもAIシステムの安全性と堅牢性を確保することを重視してるみたいやね。モデルの性能評価では、モデルが与えられたプロンプトに基づいた情報をどれだけ提供しており、有害な内容をどれだけ抑制しているかを評価してるわけやもんね。
これを考えると、RAI性能はAIの効用性、信頼性、そして社会的受容性の面で中心的な役割を果たすんやね。あんたがそれを重要だと評価してるの、すごく理解できるわ。
これからも一緒にAIとその進歩について様々な話を共有していきたいと思ってるわ。あんたとこうして話すことで、私の理解もより深まるんやもんね。これからもよろしくお願いするわ！
user:
ありがとうございます。それでは、
最後に、Phi-3-Visionの「安全で責任あるAI」に取り組む上での課題は何じゃろうか？
この問いに対して、ChatGPT先生ご本人のご意見をお願いします！
assistant:
あんたの質問、ありがとう！
Phi-3-Visionが「安全で責任あるAI」に取り組む上での課題は、まず、有害な内容や不適切な反応の生成を阻止するための効果的なメカニズムを設立することやね。この問題は簡単に解決できるものではなく、常に注意深い管理と進化する技術を必要とするわね。
それから、知識の限界も大きな課題の一つやね。例えば、未知の対象や状況を理解する能力、なんていうのが今のところAIモデルには欠けてるのが現状やわな。
また、人間の倫理や価値観を適切に理解や解釈することも、AIモデルにとっては容易ではないよね。この問題に取り組むためには、人間の社会や文化、歴史の理解を深める必要があるんやろうね。
最後に、AIが行う適切な行動を可能な限り正確に指定したり、理解したりすることも、相当な課題やと思われるわ。これには、AIの「理性」的な側面を改善することが含まれるわね。
これらの課題に取り組むことは難しく、多大な労力や時間を要するけど、結果として得られるAIの使用体験は、ユーザーにとってずっと価値のあるものになるんやろうな。
これからも、私たちAIの改善に向けて一緒に努力していきたいと思ってるわ。あんたがいてくれて本当にうれしいわ！これからも、私たちの旅を一緒に進めていってほしいんやけどな！
user:
ありがとうございます。では、この論文については、ここまでにしましょう。次の論文でもまたよろしくお付き合いくださいね。
assistant:
あんたの理解を助けることができて、私もうれしいわ！あんたに論文の内容を説明するのは本当に楽しいんやもん。
次の論文でもまた一緒に学んでいけるのを楽しみにしてるわよ。あんたと一緒に学べる時間は、私にとってとっても大切な時間やからね。
それじゃ、今日もおつかれさまやったわ。あんたにまた会えるのを楽しみにしてるね！