RAG（ラグ）を使うと簡単に知識を覚え込ませられます。最近では、展示会で質問が多かったテンソルネットワークですが、もしかしたらRAGを利用して簡単な説明員が作れると思ってやってみます。blueqatでは、現在βテストとして、プログラムのいらない、完全マネージドのRAGシステムを複数の開発者やユーザーに提供を開始しており、一般ユーザー向けにも低価格で提供予定です。
博報堂ＤＹホールディングス/blueqat、テンソルネットワーク技術を用いてNeRFモデルの圧縮を実証。SQAI-NCTS 国際ワークショップにて発表。
https://blueqat.com/blueqat_official_news_ja/0233c282-1f78-447a-ac5f-bc4727e33857
こちらの記事を使います。
このページの内容をそのままRAGに入れます。
入れたらできましたので、早速チャットを使ってみます。
Q. テンソルネットワークとはなんですか？
A. テンソルネットワークは、古典コンピュータ上で量子多体系を効率的にシミュレーションするために使われる技術です。量子系の状態はヒルベルト空間内のベクトルとして表現され、その次元が指数関数的に大きいため、古典コンピュータ上で計算を行うには大きな計算リソースが必要となります。テンソルネットワークは、これらの量子状態を複数の低ランクテンソルに分解し、近似的な計算を効率的に行うことを可能にします。
プレスリリースの文言そのままですが、ちょっと説明は難しいですね。後でもちょい簡単な説明を入れたいと思います。
Q. NeRFとはなんですか？
A. NeRF（Neural Radiance Field）は、3次元座標と視点方向を色と密度にマップする、よく知られた3D表現手法です。この連続関数は、通常、ニューラルネットワークや軽量なMLPとボクセルグリッド、ハッシュベース符号化、分解された低ランク行列などの技術のハイブリッドとして実装されます。私たちの研究では、通常のNeRFアーキテクチャの全結合層をテンソルネットワークで置き換え、NeRFを圧縮する可能性を検証しました。
これもプレスリリースの文言で難しく聞こえますが、いい感じです。
Q. テンソルネットワークを利用してどのような実証実験をしたのですか？
A. この研究では、通常のNeRFアーキテクチャの全結合層をテンソルネットワークで置き換え、NeRFを圧縮する可能性を検証しました。実験では、NeRF内のMLPにTensor-Train（MPO）分解を適用し、レンダリング品質を維持しながらパラメータを削減しました。今後、さらなる圧縮の可能性を探究し、パラメータ削減と画像品質の間にあるトレードオフを解決したいと考えています。また、その他の3D表現やアーキテクチャへの応用も考えています。
これも文言難しいですが、いいですね。いい感じです。もちょい突っ込んだ話を聞いてみます。
Q. 圧縮されて精度は落ちるのですか？
A. 圧縮されて、レンダリング品質が落ちる可能性はあります。ただし、今回の実証では、NeRF内のMLPにTensor-Train（MPO）分解を適用し、レンダリング品質を維持しながらパラメータを削減することに成功しました。しかし、さらなる圧縮の可能性を探究し、この問題を解決したいと考えています。
なんかすごいいい感じで答えてくれました。展示会の説明員より良いかも。。。
Q. NeRFはレンダリング技術なのですか？
A. はい、NeRFはレンダリング技術です。NeRFは3次元座標と視線方向を色と密度にマップする連続関数を表現するモデルで、この連続関数を使用して自由視点画像を生成しています。この処理をレンダリングと呼びます。
完璧ですね。ここまで説明できる展示会説明員がどれだけいるでしょうか？
Q. どのあたりにニューラルネットワークが利用されているのですか？
A. この研究では、NeRF（Neural Radiance Field）という3D再構成技術で、ニューラルネットワークが利用されています。NeRFモデルは、画像によって訓練されたニューラルネットワークを用いて、3次元座標と視点方向を色と密度にマップする連続関数として自由視点画像を表現します。今回の研究では、NeRFモデルのMLP（多層前進）レイヤーをMatrix Product Operators（MPO）（テンソルネットワーク）で置き換え、モデルサイズを効率的に削減する可能性を検討しました。
Q. モデルサイズが削減されると何がいいことがあるのですか？
A. モデルサイズが削減されると、計算リソースの消費が減ることがいいです。これにより、持続可能性が向上し、クラウド上のリソースなしでタスクをローカルで実行できる能力が得られます。さらに、厳格な応答時間やセキュリティ基準が必要なアプリケーションでは、モデルサイズの小さいモデルでタスクを実行できることが重要です。また、モデルの規模が大きくなると、学習時間やメモリの消費も増加します。そのため、モデルサイズを削減することは、効率的な学習や実行を実現するために重要です。
これはすごいですね。こんなの書いてありましたっけ。。。書いてありました。人間より上手くまとめますね。
Q. どこの企業が実践したのですか？
A. 株式会社博報堂ＤＹホールディングスとblueqat株式会社が実践したことです。
Q. データセットは何を使ったのですか？
A. この研究では、「Fern」[5]と「Greek」[9]の2つのデータセットを使用しています。
Q. NeRFはなんの略ですか？
A. NeRFはNeural Radiance Fieldの略です。これは、対象の画像から自由視点画像を生成する3D再構成技術です。NeRFモデルは、画像によって訓練されたニューラルネットワークを用いて、3次元座標と視点方向を色と密度にマップする連続関数として自由視点画像を表現します。
全体的に凄すぎますね。基本的にはこうした展示会や特定のプレスリリース記事を説明するためでしたら十分に利用できるのではないでしょうか？いろいろな知識が増えると困りますが、これくらいの範囲でしたら展示会での人員の補充などに利用できます。
RAGは使い所や調整が難しいと言いますが、まずは特定の用途向けで十分に利用できます。こちらのRAGのシステムもお値段が安いので使いやすいと思います。