はじめに
「Best-of-N」（または「N個の中から最良のものを選択」）という手法を聞いたことがあるかもしれません。簡単に言えば、モデルに問題に対してN個の異なる回答を生成させ、その後「評価者」がその中から最良のものを選択する方法です。この方法は効果的ですが、問題は、この「評価者」が非常に「高価」であることです！
通常、この「評価者」自体も巨大なニューラルネットワークであり、私たちはそれを「報酬モデル」と呼んでいます。これを学習・実行するには、膨大な計算資源とデータが必要で、まさに「力任せで奇跡を起こす」典型です。これはコストがかかるだけでなく、速度も遅く、技術の普及と応用を大幅に制限していました。
もっと賢く、もっと効率的な方法はないのでしょうか？上海交通大学、シンガポール国立大学、イリノイ大学シカゴ校の研究者たちが、驚くべき答えを出しました。彼らは「LLM隠れ状態から内在報酬を抽出し、効率的なBest-of-Nサンプリングを実現する」というタイトルの論文を発表し、全く新しい軽量技術である「SWIFT」を提案しました。
論文：https://arxiv.org/abs/2505.12225
コード：https://github.com/aster2024/SWIFT
従来手法の課題
想像してみてください。生徒（LLM）に複雑な数学の問題を解かせ、正答率を保証するために、8種類の異なる解法（Best-of-8）を書かせるとします。
従来の手法では、高額な費用を払って博士専門家チーム（大規模報酬モデル）を雇い、彼らに8つの解答手順（テキスト）を一つずつ読ませ、採点して最良の回答を選び出してもらいます。この専門家チームはプロフェッショナルですが、彼らを雇う費用は非常に高く、また毎回会議で議論するのに時間がかかります。
これが既存のBest-of-N手法の課題点です：
● パラメータ数が非常に多い：報酬モデルは数十億から数百億ものパラメータを持つことがあり、まるで別のLLMのようです。
● データ不足：評価者の目を訓練するために、膨大な量の注釈付きデータが必要です。
● 計算コストが高い：学習も推論（採点）も、莫大な計算資源と時間を消費します。
SWIFTの画期的な発想
SWIFTは全く異なるアプローチを取ります。それは、高額な費用を払って「外部の助け」を借りるよりも、生徒自身の「心の声」に耳を傾けてみてはどうかというものです。
LLMが段階的に回答を生成する際、その内部では大量の「隠れ状態」（Hidden States）が発生します。これを、モデルが各瞬間に考えている「思考プロセス」や「脳波信号」と理解できます。これらの信号には、モデルが現在生成している内容に対する不確実性や自信度など、豊富な情報が内包されています。
SWIFTの核心的な考え方は、外部のテキストに依存するのではなく、モデル内部の隠れ状態を直接「モニタリング」することで、自身の推論プロセスに対する自信を判断するというものです。その手法は非常に巧妙で効率的です：
1. 信号の抽出：回答生成中の各トークンについて、SWIFTはLLMの全てのネットワーク層における隠れ状態を抽出します。
2. 線形スコアリング：極めて軽量な線形モデル（重み行列とバイアスのみを含む）を使用し、各トークンに対して2つの値を計算します。1つは「報酬スコア」、もう1つは「重要度重み」（ゲーティング値）です。
3. 加重平均：最後に、全てのトークンの「報酬スコア」をその「重要度重み」に基づいて加重平均し、回答全体の最終スコアを得ます。
このプロセスは、まるで優れた読心術の達人のようです。彼は、生徒が重要なステップでどのように自信を揺るがしているかを感知するだけでなく、どのステップが最終的な回答にとってより重要かを判断し、正確な評価を下すことができます。
SWIFTはどれほど「優れている」のか？データが物語る！
その効果はデータを参照してください。SWIFTの具体的なパフォーマンスは以下の通りです。
1. 効率：まさに「四両で千斤を動かす」
これがSWIFTの最も輝かしい利点です。研究者たちは論文で衝撃的な比較を示しています（下表参照）。
そうです、間違いではありません！SWIFTのパラメータ数は、従来のモデルの0.005%未満であり、学習に必要なデータも桁違いに少ないです。実際の運用では、その評価速度と計算量（FLOPs）は、従来のモデルよりも数百倍から数千倍も高速です！これは、かつてはハイエンドサーバークラスターでしか実行できなかったタスクが、今では個人デバイスで簡単に処理できることを意味します。
2. 精度：速いだけでなく、さらに強力！
こんなに小さなモデルでは、性能が劣るのではないかと思うかもしれません。しかし、全く逆です！数学的推論（MATH、GSM8K）やコード理解など、複数の標準テストセットにおいて、SWIFTはBest-of-Nタスクで、大規模なベースラインモデルを完全に凌駕しました。
これは、「内在信号」が単に外部テキストを分析するよりも効果的であることを証明しています。LLMの「心の声」の中に、正誤を判断する重要な手がかりが隠されているのです。
3. 柔軟性と可能性：多様な使い方、無限の可能性
SWIFTの力はこれだけに留まりません：
● スケーラビリティ：より多くの学習データを与えれば、その性能は継続的に向上します。
● クローズドモデルへの適用：隠れ状態を開放していない商用モデル（GPT-4など）に対しても、SWIFTはそれらのLogits（出力確率）を用いて学習でき、同様に優れた性能を発揮します。
● 強力な組み合わせ：SWIFTは従来の報酬モデルと組み合わせて使用することで、さらに性能を向上させ、「1+1 > 2」の効果を実現できます。
● 究極の効率：LLMの全層の隠れ状態を使用する必要さえありません。一部の層からの信号のみを使用するだけで、高性能を維持しつつ、モデルをより小さく、より高速にできます。
結論：AI開発における新たな示唆
SWIFTの登場は、大規模言語モデル分野の発展に、間違いなく新しく、洗練された高効率なパラダイムを提供しました。それは私たちに、「より大きく、より強力に」を追求する道のり以外にも、もう一つの賢明な近道があることを教えてくれます。それは、内面を探求し、モデル自身が秘める宝を掘り起こすことです。
この研究は、高度なAI技術の使用障壁を大幅に下げ、より多くの開発者や中小企業が技術的恩恵を受けられるようにするだけでなく、よりグリーンで、より経済的で、より効率的なAIシステムの構築への方向性を示しています。おそらくAIの次の進化は、単に多くのパラメータを積み重ねることではなく、モデル内部の「心の声」をより深く理解し、活用できるかどうかにかかっているでしょう。