パナソニックHD、未知データを1/4の計算コストで効率的に見分けられるAI技術「Split-Ensemble」を開発 パナソニックグループのプレスリリース
パナソニック ホールディングス株式会社（以下、パナソニックHD）は、カリフォルニア大学バークレー校（以下、UC Berkeley）、北京大学、カーネギーメロン大学の研究者らと、未知のデータを効率的に見分けることに着目したAI技術「Split-Ensemble」を共同開発しました。本技術は、分布外データの検出タスク、および分類タスクにおいて、従来法を上回る性能を示しました。
AIの信頼性は様々な面から問われています。中でも、AIが学習していないものを未知データと判定できないという問題は、ユースケースによっては致命的なリスクに繋がります。そこで、AIに解かせるタスクを、似たような対象を分類する複数のサブタスクに分割し、サブタスクの中で「未知データ」も多面的に教え込むことで、未知データを見分ける能力を効率的に獲得する新しいAI技術「Split-Ensemble」を開発しました。 本技術は先進性が国際的に認められ、AI・機械学習分野のトップカンファレンスであるThe 41st International Conference on Machine Learningに採択されました（採択率27.5％）。2024年7月21日から2024年7月27日にオーストリア ウィーンで開催される本会議で発表します。
今回共同開発したSplit-Ensembleは、従来の1/4の計算コストで未知データを意識した学習を行える手法であり、AIが学習していない分布外のデータ（out-of-distribution、以下、OOD）への対処が求められる様々な場面で役立つことが期待されます。本手法の最も大きなインパクトは、独自のアーキテクチャにより深層学習モデルにOODの検出能力を向上させたという点です。今回の取り組みでは、ImageNetデータセットなど比較的小規模なタスクで評価を行いましたが、今後本手法を大規模なLLMsに適用することで、ハルシネーションの抑制などにも繋がっていくと考えられます。
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