日記:【疑問】Fairly Trainedはアンサンブル学習の有無をどう追跡するのだろうか？
画像生成AI「Mitsua Likes」がFairly Trained認定されたいうニュースで
Fairly Trainedという非営利団体の存在をはじめて知る。
Fairly Trainedのような第三機関が各モデルを査定/評価することは
公正の面からも、開発側の負担の軽減の面からも評価できると思う。
ただFairly Trainedはアンサンブル学習が行われているモデルに対してはどうやって追跡するのだろう？という疑問が浮かぶ。。。。
アンサンブル学習が利用されている時点で認可しないのか？
そもそもアンサンブル学習で作成されるのは"学習器"であってモデルが生成されることはないのか？
※この辺りは私が勉強不足なのか判然としない。
ただ基盤モデルが特定の分野に特化する作りになってくると
複数のモデルがそれぞれの役割を果たして一つのタスク(課題)をクリアするようになるのだと推測する。
例えば、課題を選別するモデル→
選別が正しいかチェックするモデル→
選別された課題から答えを生成するモデル→
生成された物を品質をチェックするモデル→
etc…etc…
といった"複数モデルの工場化"があちこちで起きるのかと。
これら各モデルのデータセットを確認していく必要がある。
これを自動車で例えるなら、部品を作る町工場まで査定人が出向いてチェックしなくてはいけないわけでほぼほぼ不可能なのでは？なんて思ったりしたので( ..)φメモメモ