メールの下書きや文書の要約といった文章作成作業にAIを活用するユーザーが増えるにつれ、共通の不満が一つ残っています。それは、AIの出力結果があまりにも一般的な印象を与えてしまうことです。ChatGPTやGeminiといったモデルに詳細な指示を与えても、手動で何度も調整しなければ、ユーザー一人ひとりの口調や声を正確に捉えることはほとんど不可能です。Appleは現在、解決策を提案しています。
来月開催される国際機械学習会議 (ICML 2025) で発表される新しい研究論文 (ユーザーの文章サンプルから好みを予測して LLM を調整する) の中で、Apple の研究者は、大規模な言語モデルがユーザーの過去の文章サンプルから直接学習することで、ユーザー独自の文章の好みをより適切に推測して適応できるように設計された技術 PROSE を公開しました。
PROSEの仕組み
PROSE（例の観察と合成による推論）の中心的な考え方は、プロンプトエンジニアリングや人間のフィードバックからの強化学習といった、今日の典型的なアライメント手法を凌駕することです。その代わりに、AIはユーザーの実際の文章スタイルに関する内部的かつ解釈可能なプロファイルを構築します。
PROSE は、ユーザーが手動でスタイル ガイドを提供したり、無数の AI ドラフトを編集したりする必要はなく、次の 2 つの段階で動作します。
- 反復的な改良: AI は、独自に生成した応答をユーザーの実際の例と繰り返し比較し、ユーザーの文章と密接に一致するものを出力するまで、内部の「好みの説明」を調整します。
- 一貫性検証: ユーザーの全体的なライティング スタイルを代表していない可能性のある 1 つの例に固執することを避けるために、AI は、推測された好み (「短い文を使用する」または「ジョークで始める」など) が複数のライティング サンプルにわたって当てはまることを二重チェックします。
基本的に、PROSE は自己進化するスタイル プロファイルを構築し、それを複数のユーザー例に対してテストし、それを将来の世代のベースラインとして使用します。
Apple Intelligenceにとってこれが重要な理由
論文ではApple製品やサービスの名前は挙げられていないものの、両者の関連性は明らかです。Appleがよりパーソナライズされたアシスタント機能の開発を進める中で、PROSEのような技術は、Apple Intelligenceが各ユーザーにより適したテキストを生成する上で大きな役割を果たす可能性があります。
そして、Apple が新たに発表した Foundation Models フレームワークを通じて開発者がローカル モデルを直接利用できるようにしたことで、あらゆるアプリがシステム全体にわたる、高度にパーソナライズされたライティング アシスタントを活用して独自のライティング ツールを強化できる未来を想像するのは難しくありません。
新しいベンチマークもあります
この調査で、Apple は、PROSE のような文章スタイルの調整技術を評価するためのPLUME (ユーザーのEメールとメモからのPreference L earning )という新しいベンチマーク データセットも導入しています。
これは以前のデータセット (PRELUDE) に代わるものであり、浅い設定定義や代表的でないタスクなど、LLM パーソナライゼーション テストの一般的な問題を修正することを目的としています。
研究者らは PLUME を使用して、PROSE を、CIPHER (名前や頭字語がたくさんあるのは承知しています) と呼ばれる別の嗜好学習法や標準的な文脈内学習 (ICL) 技術などの従来のアプローチと比較しました。
結果はどうなったでしょうか？ PROSE は主要な指標で CIPHER を 33% 上回り、GPT-4o などのハイエンド モデルと組み合わせた場合、ICL さえも上回りました。
興味深いことに、この論文では、PROSE と ICL を組み合わせることで、ICL 単独の場合よりも最大 9% の改善が得られ、両方のメリットを最大限活用できることも示唆されています。
より大きなトレンド：あなたに適応し、あなたを再び呼び戻すAI
PROSEプロジェクトは、アシスタントをより賢くするだけでなく、よりパーソナルなものにするという、AI研究の幅広い潮流に合致しています。デバイス上での微調整、嗜好モデリング、あるいは状況に応じたプロンプトなど、汎用的なLLM出力と各ユーザーの固有の音声との間のギャップを埋めるための競争が繰り広げられています。
もちろん、真のパーソナライゼーションは、プラットフォームの究極のロックインにつながるため、ビジネス上の大きなメリットも伴います。しかし、これはまた別の機会にお話ししましょう。
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