Support Vector Generation (SVG) とは何か by Deep Research
Fujiya228※Deep Researchした結果をそのまま載せてる。内容は精査できてないので注意。
Support Vector Generation (SVG) とは何か
Support Vector Generation (SVG) は、大規模言語モデル (LLM) の能力をカーネル法として活用し、追加の学習なしでゼロショット・少数ショット分類を行う新しい手法ですneurips.cc。東京大学出身の大澤昇平氏らによって開発され、NeurIPS 2025で論文採択されたことでも注目されていますnews.3rd-in.co.jp。この手法では、LLMを凍結（パラメータを更新しない）し、その埋め込み空間上でサポートベクターマシン (SVM) を構築することで、高効率かつ高い解釈性を備えた分類モデルを実現しますneurips.ccneurips.cc。
Fujiya228背景と目的: LLMの課題と「SVG」の登場
近年のLLM（GPT-4など）は莫大な計算資源を要し、GPUサーバや高消費電力が不可避ですnews.3rd-in.co.jp。特に日本では電力事情もあり、「小規模言語モデル (SLM)」で省資源化を図る動きがありますが、性能面でLLMに劣るケースが多く課題となっていましたnews.3rd-in.co.jp。こうした背景から**「LLMの性能を維持しつつ、計算コストを劇的に削減する」**ことが重要な研究課題となっています。
SVGはまさにこの課題に答えるべく登場した手法ですnews.3rd-in.co.jp。LLMをそのまま巨大な特徴写像（カーネル）として利用し、追加のファインチューニング無しで分類タスクに適用できるモデルを提案していますneurips.cc。従来のLLMプロンプトによるゼロショット推論では、計算コストが高くブラックボックス的でしたが、SVGではわずか32個の「支持ベクトル」（後述）で同等の性能を達成することを目標としていますnews.3rd-in.co.jp。これにより、GPU不要で一般的なCPU上でリアルタイム動作しnews.3rd-in.co.jp、エッジデバイス上での利用や省エネ・低コスト運用を可能にすることが期待されていますnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jp。
Fujiya228SVGの手法概要: LLM埋め込み + SVM + MCMC
SVGの中核となるアイデアは、LLMの埋め込み空間におけるカーネル法とSVMを組み合わせることですneurips.cc。具体的には以下のような流れで動作します。
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特徴空間の定義: まず、大規模言語モデル（例えばGPT系モデルやBERTなど）をテキストからベクトルへの変換器として用います。入力文を与えると、その隠れ層表現や出力埋め込みベクトル
\Phi(x) \Phi(x) - 支持ベクトルの生成: 次に、その埋め込み空間で線形分類器（SVM）を訓練するためのデータ点＝支持ベクトルを用意します。通常のSVMでは訓練データから少数のサポートベクトルが自動選択されますが、SVGでは訓練データがほとんど無い状況（ゼロショット）を想定するため、代わりにLLM自身にデータ点を「生成」させるというアプローチを取りますneurips.cc。具体的には、各クラスを代表するような自然言語文をLLMの生成能力でサンプリングし、それらを仮想的な訓練データ（支持ベクトル候補）としますneurips.cc。例えば感情分類であれば、「ポジティブ」クラスの例として "This movie is fantastic!"、ネガティブ例として "I hated every minute." といった文を生成し、それらを各クラスの支持ベクトル候補とするイメージです。
- メトロポリス・ヘイスティング法 (M-H) による最適化: 支持ベクトル候補は初期状態では適当に選ばれるか生成されますが、そのままでは最良とは限りません。SVGではメトロポリス・ヘイスティング法と呼ばれるマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) アルゴリズムを用いて、支持ベクトルの集合を最適化しますneurips.cc。M-H法では、新たな候補文を少し内容を変えて生成し（例えば言い換えや類似文の生成）、それを現在の支持集合と入れ替えたときに分類性能（SVMのヒンジ損失）が改善するかを評価します。性能が向上すればその変更を採択し、向上しなくても確率的に受容することで、探索が局所解に陥るのを防ぎます。このようにして分類に有用なサポート文集合を徐々に見つけ出していきます。
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SVMの訓練（解析解）: 支持ベクトルの集合が決まれば、その32文それぞれに対してSVMの重み
\alpha_i -
モデルのサイズ: 最終的なSVG分類モデルが持つパラメータは、各支持ベクトルの重み
{\alpha_i}
以上のプロセスにより、従来の巨大なLLMをそのまま用いつつ、その知識を小さな支持ベクトル集合に凝縮したような分類器が得られます。モデルの記憶容量はGPTの1億分の1程度と報じられており、事実上テキスト32文とその重みだけを記憶すれば良いため極めて省メモリですnews.3rd-in.co.jp。またモデルが生成する出力はクラスラベル（あるいはそれに対応づけたテキスト）だけですので、LLMのように文脈無関係な誤情報（幻覚）をペラペラと生成してしまうリスクも低いとされていますnews.3rd-in.co.jp。
Fujiya228理論的な特徴: ヒンジ損失の最適化と汎化性能
SVGの論文では、この手法の理論的な性質についても解析がなされています。特に重要なのは、SVGで見つかった支持ベクトル集合に対して、SVMの経験的ヒンジ損失が最小化されていることを証明している点ですneurips.cc。これは、SVGの探索アルゴリズムが十分に実行されれば、その支持ベクトルのスパン（線形結合で張られる空間）の中で最も分類誤差（ヒンジ損失）が小さい分類器に到達できる、ということを示唆していますneurips.cc。言い換えれば、限られたサポート文の組合せであっても、その範囲内では最適な分類境界をきちんと見つけられるという保証です。これはカーネル法における表現定理（最適解は訓練データの線形結合で表現できる）にも通じる結果で、SVGの場合、訓練データの代わりに生成した支持ベクトルの線形結合で最適解を表現できることを意味します。
さらに注目すべきは、汎化誤差（一般化性能）の理論的な上界がLLMのパラメータ数に依存しないという解析結果ですneurips.cc。通常、モデルが巨大であるほど過学習のリスクが高まるように思えますが、SVGではモデルの複雑さは支持ベクトルの数にほぼ起因します。支持ベクトルが最大32個と抑えられているため、たとえ背後のLLMが何十億パラメータであっても、分類器全体としてのVC次元やラデマッハー複雑度は小さく抑えられます。その結果、LLMのサイズに無関係に一定の汎化性能保証（例えばマージンに基づく境界）が得られると報告されていますneurips.cc。これは**「言語モデルの大きさによらず安定した性能を出せる」**という理論的裏付けであり、巨大モデルを背後に使っても過学習せず少ないデータでうまく一般化できることを意味します。
Fujiya228GLUEベンチマークでの性能評価
評価実験として、代表的なNLP評価セットである GLUEベンチマーク 上でSVGの性能が検証されていますneurips.cc。GLUEには、たとえば感情分類 (SST-2)、自然言語推論 (MNLI, RTE)、パラフレーズ検出 (MRPC, QQP) など複数の言語理解タスクが含まれます。論文によれば、SVGはこれら複数のタスクにおいて、プロンプトベースのゼロショット学習と同等かそれ以上の分類精度を達成しましたneurips.cc。つまり、大規模言語モデルに直接プロンプトを与えて回答させる従来手法と比べても遜色ないどころか、タスクによっては上回る精度を示したのですneurips.cc。
特筆すべき点は、この高い精度をLLM本体の微調整なしで実現していることですneurips.cc。LLMへの追加学習や勾配更新は一切行わず、CPU上で数分かけて支持ベクトルを選ぶだけで済んでいますneurips.cc。実際、各タスクの訓練（支持ベクトル探索）に3分未満の計算しか要さず、推論も高速であると報告されていますneurips.cc。32文程度で構成される超小型モデルでありながら、GLUEベンチマークで高精度を達成している事実は衝撃的で、報道でも「GPTの1億分の1のサイズで高精度を実現」と強調されていますnews.3rd-in.co.jp。
例えば報道によれば、SVGはGPTに比べメモリ使用量がわずかで、ハルシネーション（不確かな出力の生成）も抑制しつつGLUEで高い精度を出したとのことですnews.3rd-in.co.jp。ゼロショットのGPT系モデルはタスクによっては不安定な出力や誤答も見られますが、SVGは明確なルールベースに近い動作をするため安定性も高いと考えられます。このように、少量の計算資源で競合する性能を示したSVGは、学術界のみならず産業界からも大きな関心を集めていますnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jp。
Fujiya228考察: SVGの強みと今後の応用
SVGの最大の特徴は、効率性と解釈性を両立している点です。モデル規模が32の支持ベクトルにまで圧縮されているため計算資源をほとんど消費せず動作し、一般的なPCやスマートフォン、組み込み機器上でもリアルタイム実行が可能ですnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jp。実際、「GPUを必要とせず、一般的なCPUでリアルタイム動作する」という点はSVGの大きなメリットとして強調されていますnews.3rd-in.co.jp。これはクラウドに依存しないオンプレミスAIや、モバイル・IoTデバイス上でのローカルAI実装を後押しする技術ですnews.3rd-in.co.jp。インターネット接続不要でプライバシーリスクも低減でき、学習も数分で完了するため、現場への迅速な導入にも適していますnews.3rd-in.co.jp。
また、支持ベクトルとなる文がそのままモデルの知識の要約になっているため、モデルの判断根拠が人間に理解できる形式で得られます。従来のLLMは巨大な行列の塊で内部判断を解釈するのは難しいですが、SVGでは「この入力は支持文Aに似ているからポジティブと判断した」のように、はっきりとした説明が可能です。大澤CTOも「いかに少ないパラメータで結論を導き出せるかがSVGの強み」であり、「この単純さが高い効率性と解釈可能性を生み出している」と述べていますnews.3rd-in.co.jp。実際、数億のパラメータを抱える従来モデルに対し、パラメータを数十程度まで削減したシンプルさこそが、解釈性と計算効率の源泉になっていますnews.3rd-in.co.jp。
一方で、SVGの適用範囲や課題も考えてみる必要があります。現状の実験は主にテキストの分類タスク（二分類・多クラス分類）にフォーカスしており、生成タスクやシーケンス出力への直接の適用は報告されていません。SVG自体は分類器ですので、自由文の生成を行う用途（例えば物語生成や対話応答など）にはそのままでは使えません。しかし、分類以外のタスクも適切にラベル付けして分類問題に落とし込めるのであれば、SVG的手法で解決できる可能性があります。例えば質問応答であれば、「正しい答え vs 誤った答え」の二分類問題に変換する、といった工夫が考えられますが、その効果は今後の検証課題でしょう。
また、SVGの性能は背後に使うLLMの質に依存します。埋め込み空間がうまく意味を捉えていなければ、支持ベクトルもうまく機能しません。幸いにも近年のLLMは極めて豊かな言語知識を持つため、それを特徴空間として利用するSVGは有望ですが、専門領域のタスクや多言語への適用時には、対応する言語モデルを用意する必要があるでしょう。とはいえモデル自体の追加学習は不要なため、領域ごとに少量のテキスト知識を事前に支持文として与えるだけで適応できる可能性があります。
Fujiya228まとめ: SVGの意義と今後
SVGは「巨大なLLMの力を借りて、小さく解釈可能なモデルで高精度な予測を行う」という、新しいパラダイムを示しました。これは計算資源が限られる状況下での現実的なAI運用に道を開くものであり、論文でも「本手法は計算制約下で効率的かつ解釈可能なNLPシステムへの実現可能な道筋を示す」ものだと述べられていますneurips.cc。実際、日本発のこうした基盤技術研究が国際トップ会議に認められるのは異例であり、国際的にも大きな関心を集めていますnews.3rd-in.co.jp。産業界でも特許出願中の新技術として注目され、2025年10月には国内のAIカンファレンスで一般公開・デモが行われる予定ですnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jp。SVGは「大規模なモデルを使いたいがリソースが無い」という企業や組織にとって理想的なソリューションになり得ると期待されており、そのグリーンAI的な意義（省電力・環境負荷低減）も含め、今後の発展が期待されていますnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jp。
今後の研究次第では、SVGの考え方を発展させて他のタスクへの応用や、支持ベクトルを動的に更新していくようなオンライン学習への拡張、LLMの種類を変えた場合の性能比較など、さらなる展開も考えられます。少ないリソースで高度な言語処理を実現するSVGは、NLPの効率化と解釈性向上に向けた一つの有力な方向性と言えるでしょう。
参考文献・情報源:
- 大澤昇平, Support Vector Generation: Kernelizing Large Language Models for Efficient Zero‑Shot NLP, NeurIPS 2025 neurips.ccneurips.cc
- PR TIMES / I.Y.Pコンサルティング プレスリリース, 2025年10月10日news.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jpnews.3rd-in.co.jp (サードニュースによる報道記事)
- Medium記事: Leveraging SVMs in LLMs (Prabhu Srivastava, 2025)medium.commedium.com（LLMの埋め込みをSVMで分類に用いる発想の解説）
Fujiya228GPTを用いたSupport Vector Generation (SVG)のPython実装
SVGの概要と公式実装の有無
- *Support Vector Generation (SVG)**は、大規模言語モデル(LLM)の埋め込み空間をカーネル空間と見なし、追加の学習なしで分類器を構築する新しい枠組みですneurips.cc。具体的には、Metropolis–Hastings (M-H)アルゴリズムによる支持ベクトル（サポート文）のサンプリング最適化と、サポート文を用いたSVM最適化を組み合わせ、最大32個程度の自然言語文（サポート文）で分類を行いますneurips.cc。各サポート文は人間が読めるクラスの例文となるため、モデルの判断根拠を「この文章はサポート文○○に似ているからクラスAと判断」といった形で解釈可能です。論文では、この方法がGLUEベンチマークのゼロショット分類でプロンプトベースの手法に精度で匹敵し、追加のファインチューニングやGPUなしでも各タスク数分で訓練が完了すると報告されていますneurips.cc。
現時点（2025年）で、SVGの公式実装コード（例えばGitHubリポジトリ）は公開されていないようです。NeurIPS 2025の論文情報やOpenReview投稿を確認しましたが、著者は匿名性維持のためかコードへの直接のリンクを提示しておらずopenreview.net、一般に利用できる公式コードは見当たりません。そのため、SVGを再現するには論文記述に沿って独自に実装する必要があります。ただし、類似のアイデアを実装したオープンソース例（後述）が存在するため、それらを参考にしながら構築することが可能です。
Fujiya228LLMベースのベクトル埋め込み取得 (Step 1)
SVGの実装ではまず入力文を大規模言語モデルでベクトル埋め込みし、各文を高次元ベクトル表現に変換します。これは分類における特徴ベクトルになります。埋め込み取得には以下のような方法があります：
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OpenAIの埋め込みAPIを利用: OpenAIの提供するGPT系列モデル（例:
text-embedding-ada-002）を使ってテキストをベクトルに変換できます。OpenAIのPythonライブラリでopenai.Embedding.createを呼び出すと、入力文に対応する埋め込みベクトルが得られますdatacamp.com。例えば、次のようなコードで実行できます。import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY" result = openai.Embedding.create(model="text-embedding-ada-002", input=["埋め込み対象のテキスト"]) embedding_vector = result["data"][0]["embedding"] # ベクトル（長さ1536次元）上記のようにして得られるベクトルは次元数がモデルにより固定（例: ada-002は1536次元）であり、コサイン類似度などでテキスト間の意味的な類似度計算に利用できますmedium.comdatacamp.com。注意点として、OpenAI APIを使う場合はAPIキーや使用料金が必要であり、一度に大量のテキストを埋め込むとコストやレート制限の問題が発生します。また、API経由では内部パラメータの調整はできずモデルは事前学習済みのまま固定です。しかしSVGの文脈ではLLMをファインチューニングせずにそのまま使う前提なので、API利用でも問題ありません。
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Hugging Face Transformersの利用: オープンソースの事前学習モデルを使って埋め込みを取得する方法です。例えばBERTやRoBERTa、あるいはSentence-BERTのような文ベクトルモデルを用いれば、自前で埋め込みを計算できますmedium.com。Transformersライブラリを使えば以下のように実装可能ですmedium.com（BERTの[CLS]トークン埋め込みを利用する例）:
from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased") model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased") text = "埋め込みを取得するテキスト" inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) cls_vector = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy() # [CLS]ベクトルを特徴量に利用得られた
cls_vectorが入力文の埋め込みベクトルです。このベクトルをscikit-learnのSVMに入力して分類器を訓練できますmedium.com。上記コードではBERTを例にしましたが、用途に応じてより軽量なsentence-transformers（Sentence-BERT系）モデルや、日本語であれば東北大学の日本語BERTjstage.jst.go.jpなどを利用すると良いでしょう。Transformersを用いるメリットはローカル環境で無料で動かせることですが、モデルによってはGPUが無いと計算時間がかかる点に注意が必要です（特に長文や大型モデルの場合）。一方、OpenAI APIは自前でモデルを処理する必要はありませんがインターネット接続とAPI利用料が伴います。どちらを使う場合でも、埋め込みベクトルはなるべく正規化して扱うと良いです。例えばベクトルをL2正規化してコサイン類似度で比較すると、文章間類似度が適切に測れますwillmatthews.xyz。
まとめると、SVG実装の第一歩は「入力文→ベクトル」の関数を用意することです。OpenAIのEmbedding APIやTransformersモデルを使ってこの関数を実装し、以降のステップ（支持文の生成・最適化やSVM学習）で再利用します。
Fujiya228各クラスの支持文候補を初期生成 (Step 2)
次に、分類したい各クラスに対して支持ベクトル候補となる自然言語文（サポート文）を初期生成します。これはSVGの特徴的な部分で、モデルに明示的な**「典型例」**を持たせるステップです。方法としては、大規模言語モデル(LLM)にクラスごとの例文生成を依頼するアプローチが考えられます。
例えば2クラス分類（ポジティブ/ネガティブ）の場合、OpenAI GPT-4やGPT-3.5、または他の指示追従型LLMに対してそれぞれのクラスに属する短い文をいくつか生成させます。プロンプトの例: 「分類クラス: ポジティブ。典型的なポジティブ文を1つ作成してください。」のように指示すると、「これは素晴らしい製品だ！」のような文が得られるかもしれません。同様にネガティブ例も生成します。このようにして各クラスごとにサポート文の初期集合を作ります。GLUEベンチマークのようにタスクが決まっている場合は、クラスの定義や名称（例えば「entailment（含意）」「not entailment」など）をLLMに与え、そのクラスらしい文を作らせる形になります。LLMに出力させる文は短めで明確にそのクラスに該当するよう、人手でプロンプトを工夫するとよいでしょう。
場合によっては、ラベル付きデータがごく少量あるならそのデータから代表的な文を選ぶ/生成することもできます。関連研究では、少数の例文からクラスの「定義文」をLLMに作らせるアプローチもありますjstage.jst.go.jp。実際、日本の金融文書分類の研究ではラベル付きデータを一部サンプリングし、それを元にLLM（ChatGPT）にクラス定義文（＝分類ルールとなる文章）を自動生成させる手法が提案されていますjstage.jst.go.jpjstage.jst.go.jp。この手法ではさらに、誤分類されたデータをフィードバックして定義文を洗練するステップも取り入れており、GitHubでコードが公開されていますjstage.jst.go.jp。SVGの初期サポート文生成も発想は近く、まずLLMでそれらしい文を作り、それを徐々に改善していく点で共通しています。
実装面では、OpenAIのChatCompletion APIでシステムメッセージにクラス名の説明、ユーザーメッセージに「例文を出力して」と指示して応答を得る、という流れになります。あるいはHugging Faceのインストラクション対応モデル（例: Llama 2 Chat、日本語ならGPT-NeoX系の指示対応モデルなど）を使ってもよいでしょう。この段階では温度(temperature)パラメータを少し高めに設定し、多様な文が得られるよう工夫すると複数候補をプールできます。
重要なのは、各サポート文がそのクラスを典型的に表すことです。文脈的に曖昧なものや短すぎるものは避け、モデルが解釈しやすい程度の長さと明瞭さを持つ文にします。例えばポジティブのクラスなら感情表現がはっきり現れた文、スポーツ記事のクラスなら競技名や試合に触れた文…といった具合に、そのクラスらしさの高いキーワードやトーンを含む文が望ましいです。
生成された支持文候補は、一旦各クラス数文ずつ用意します（論文では最終的に最大32文まで選ばれるので、初期段階でもクラス数×数文程度）。この初期集合を現在のサポート集合として、次の最適化ステップに渡します。
Fujiya228MCMCによる支持ベクトル最適化 (Step 3)
初期サポート文の集合をより良いものに洗練するために、SVGではマルコフ連鎖モンテカルロ (MCMC) 手法、特にメトロポリス・ヘイスティングス (Metropolis–Hastings) アルゴリズムを用いて最適化を行いますneurips.cc。探索空間である「文章の集合」は離散かつ非常に広大で、全列挙や勾配法が困難なため、このような確率的サンプリングによる探索が適していますjstage.jst.go.jp。
MCMC最適化の概略は以下のとおりです。
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状態の定義: 現在のサポート文集合を状態とみなします。初期状態はStep 2で生成したサポート文集合です。
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目的関数（評価指標）の定義: あるサポート集合がどれだけ分類性能を発揮するかを定量化します。具体的には、そのサポート集合を使って一旦SVM分類器を構築し、手元の検証用データに対する分類精度やヒンジロスで評価します。論文中では経験的ヒンジ損失を最小化する方向で最適化すると述べられているためneurips.cc、評価指標としてはマイナスのヒンジ損失（＝大きいほど良い）や精度を採用できます。ゼロショット設定では厳密な訓練データは無いかもしれませんが、開発セット相当のデータで評価するか、もしくはLLM自体に判定させた擬似ラベルで評価するなどの工夫が考えられます。
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提案分布の設計: 現在のサポート集合に対し、新しい候補集合をランダムに提案します。典型的にはランダムにサポート文1つを選び、別の文に置き換える操作が用いられます。置き換え後の文をどう選ぶかがポイントで、単純にLLMから新たにランダム生成しても良いですし、現在の集合内の他クラスの文を転用したり、あるいは既存の文を部分的に改変（例えば類義語に置換するなど）する方法もあります。LLMを使う場合、例えば「既存のサポート文を少し書き換えた文」を生成させるプロンプトを作り、現在状態に近いが微妙に異なる提案を得ることもできます。提案戦略は問題によって調整しますが、Metropolis-Hastingsでは対称な提案分布である必要はなく、その場合提案の採択確率に補正項を入れることになります。
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採択/棄却ルール: 提案した新集合に対し、評価指標を計算します。現状態のスコアと新状態のスコアを比較し、良くなっていれば採用、悪化していれば確率
p A(current→proposal)=min (1, π(proposal) q(current∣proposal)π(current) q(proposal∣current))A(\text{current} \to \text{proposal}) = \min!\Big(1,\ \frac{\pi(\text{proposal}) , q(\text{current}|\text{proposal})}{\pi(\text{current}) , q(\text{proposal}|\text{current})}\Big)A(current→proposal)=min(1, π(current)q(proposal∣current)π(proposal)q(current∣proposal))
として乱数と比較します（ここで
\pi q \pi(\text{proposal})/\pi(\text{current}) L \pi \propto \exp(-L) -
繰り返しサンプリング: 上記を繰り返し一定回数（または収束するまで）実行し、サポート集合を更新していきます。探索過程では焼きなまし(Simulated Annealing)のように徐々に遷移を厳しくし、終盤は改悪提案をほとんど受け入れないようにする工夫も考えられます。
実装する際は、Pythonで単純なループを回して上記の操作をシミュレートできます。擬似コードの例:
supports = initial_supports # 初期サポート文集合（(文,クラス)のリスト）
score = evaluate(supports) # 分類精度や -hinge_loss などで評価
for iter in range(num_iterations):
prop_supports = propose_new(supports) # サポート集合を1つ変えた新候補
prop_score = evaluate(prop_supports)
# メトロポリス法: 改善提案は必ず受容、悪化時は一定確率で受容
accept_prob = min(1.0, math.exp(prop_score - score))
if random.random() < accept_prob:
supports = prop_supports
score = prop_score
上記では簡略化のため提案分布を対称、温度パラメータ=1と見なしています（必要に応じ調整してください）。ポイントは、評価関数 evaluate() 内で一時的にSVMを訓練してスコアを算出することです。支持文集合が小さいため、このSVM学習と評価も高速に行えます。MCMCループを回す回数は、計算資源と相談して決めます（論文ではCPUのみで3分程度とあるため、おそらく数百〜数千回程度の試行ではないかと推測されます）。
MCMC最適化中は逐次的にLLM APIを呼び出す可能性があり、OpenAI APIを使う場合はレート制限やコストに注意してください。一案として、あらかじめ各クラスの候補文プールを大量に生成しておき、そこからランダムに選ぶようにするとMCMC中に毎回APIを叩かずに済みます。あるいはMCMCではなく遺伝的アルゴリズム（GA）で文集合を進化させる方法や、強化学習で文を組み立てる方法も研究されていますjstage.jst.go.jpjstage.jst.go.jp。SVGではM-Hサンプリングを採用していますが、いずれにせよ目的はサポート文の組をタスクに適したものへ最適化することにあります。
このステップの出力として、最終的に各クラスの代表文（支持ベクトル）セットが確定します。サイズは最大32程度に制限されており（必要に応じて調整可）、この集合を用いて改めてSVM分類器を構築します。
Fujiya228支持文を用いたSVM分類器の構築 (Step 4)
最適化されたサポート文集合が得られたら、それを用いてSVM分類器を構築します。SVMは各支持ベクトルに重み（$ \alpha_i$係数）を割り当てることで分類関数を学習します。SVGでは「支持ベクトル生成」と称している通り、サポート文自体が最終的なサポートベクトルの役割を果たします。あとは従来通りSVMを訓練すれば、各サポート文に重みが付き分類に寄与することになりますneurips.cc。
実装手順としては、まずサポート文集合をベクトル化します（Step 1の埋め込み関数を利用）。各サポート文のベクトルに、それが表すクラスのラベルを対応付け、これを訓練データとみなします。例えば2クラスならサポート文集合の各文に+1/-1などのクラスラベルを割り当てます。次に、scikit-learnのSVCクラス（あるいは線形SVMの場合LinearSVC）でこのデータを学習します。カーネルはLLMの埋め込みが既に高次元特徴になっていると考えられるため、まずは線形カーネルで十分でしょう（必要に応じてRBF等も試せますが、解釈性を考えると線形が望ましいです）。コード例:
from sklearn.svm import SVC
X = [embed(text) for text, cls in supports] # サポート文を埋め込みベクトルに
y = [class_to_label(cls) for text, cls in supports] # クラスを数値ラベルに
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X, y)
この学習によって、SVMは各サポートベクトル（=埋め込み空間の点）に重み$ \alpha_i$を学習します。結果、分類決定関数は
f(x)=∑i∈supportsαi yi K(xi,x)+bf(x) = \sum_{i \in \text{supports}} \alpha_i, y_i, K(x_i, x) + bf(x)=∑i∈supportsαiyiK(xi,x)+b
（svm.support_vectors_やsvm.dual_coef_属性から実際にサポートベクトルに選ばれたポイントとその係数を取得できます。基本的に訓練データ全点がサポートベクトルとなるとは限りません（間隔から遠い点は係数0になる可能性があります）が、最適化済みの支持文は重要度が高いものが多いと期待されるため、多くがサポートとして残るでしょう。
ヒンジ損失最小化の観点からは、サポート文の重み付けはSVMの最適化問題そのものです。SVG論文では「サポートの張る空間上で経験的ヒンジ損失を最小化する」と理論的に述べられておりneurips.cc、これはまさにサポート文を特徴とした線形SVM分類器の訓練と一致します。したがってこのステップは標準的なSVM解法（例えばSMOアルゴリズム）に乗せるだけで実現できます。scikit-learnに任せれば内部で最適化してくれるため、自分で二次計画問題(QP)を解く必要はありません。
以上で、SVG分類器すなわち「支持文 + それに付与された重み」による分類モデルが完成しました。
Fujiya228SVG分類器の入力・出力インターフェース (Step 5)
最後に、構築したSVG分類器を使って新たな入力文を分類し、出力としてどの支持文にどれくらい似ているか＋最終クラス予測を得る方法です。具体的には以下の流れになります。
- 入力文を埋め込み: Step 1で用意した埋め込み関数を使い、新規の入力テキストをベクトル化します。
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各サポート文との類似度計算: 入力ベクトルと、訓練済みSVMモデルのサポートベクトル（=採用された支持文のベクトル）との類似度を計算します。類似度は内積やコサイン類似度で定義できます。線形カーネルSVMの場合、内積がそのまま分類に効いてくるため内積値を見るのが自然ですが、スケールを分かりやすくするには双方のベクトルを正規化したコサイン類似度にしてもよいでしょうwillmatthews.xyz。いずれにせよ、各サポート文
i i -
分類スコアの計算: 学習済みSVMモデルの決定関数を用いて入力文のスコアを算出します。scikit-learnの場合、
svm.decision_function([v])を呼ぶとクラスごとのスコア（2クラスなら距離に相当）を取得できます。これは実質的にf(x) \alpha_i y_i \langle x_i, x \rangle b -
クラス予測と出力整形:
decision_functionの符号（あるいは大小）から予測クラスを決定し、svm.predict([v])で直接ラベルを得ることもできます。最終的にユーザへの出力としては、予測されたクラスおよび入力文に最も影響を与えたサポート文などを示すと親切です。例えば、「この文は『<サポート文A>』と類似度0.85で似ているためクラスXと判断しました」のような説明が可能です。実際、SVGの利点は判断根拠となる具体的な文例が得られる点にあり、「どのサポートにどれだけ似ているか」を可視化・表示するインターフェースが有用です。
インターフェース実装の疑似コード例を示します。
def classify_sentence(sentence):
v = embed(sentence) # 入力文を埋め込みベクトルに
# 各サポート文とのコサイン類似度を計算
similarities = []
for i, (support_text, support_cls) in enumerate(supports):
sv = embed(support_text) # サポート文の埋め込み（事前計算しておくと高速）
sim = cosine_similarity(v, sv) # 内積 or コサイン類似度
similarities.append((support_text, support_cls, sim))
# 類似度でソートして上位を取得（オプション）
similarities.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
top_supports = similarities[:3] # 上位3つの類似サポート
# SVMモデルでクラス予測
pred_label = svm.predict([v])[0]
return pred_label, top_supports
上記関数は、入力文に対して予測クラスpred_labelと、類似上位のサポート文集合top_supportsを返します。top_supportsには各タプルとして(サポート文, そのクラス, 類似度)が入っています。これを用いればユーザに対し、「判定結果: ○○（この文はサポート文『～～』に似ています。…）」といった説明付きの出力が可能になります。
類似度計算にはsklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity関数や、単純に内積を使う場合はnumpy.dotなどを利用できますmedium.com。上の例ではforループで計算していますが、実際にはサポート文のベクトルは事前にまとめて計算・保存しておき、入力ベクトルと一括で行列計算する方が効率的です。例えばNumPy配列やPyTorchテンソルに全サポート埋め込みを保持し、入力埋め込みとの内積ベクトルを求めれば一度に類似度一覧が得られます。
以上がSVG分類器の基本的な入出力インターフェースです。新しいテキストに対して、透明性の高い判定根拠（支持文との類似度）を示しつつ予測を返すことができます。
Fujiya228類似の手法・実装例
SVGと関連するLLMの埋め込み＋古典的分類器の組み合わせ手法や、LLMを使った解釈可能なルール抽出の試みがいくつか存在します。
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LLM埋め込み＋SVMによる分類: 大規模言語モデルで得た特徴量をSVMに入力して分類するのはシンプルですが強力な手法です。実際、LLMから埋め込みを抽出しSVMで分類するアプローチは、LLMの微調整を行わずに分類タスクに取り組む軽量な代替策として知られていますmedium.com。例えば、Hugging FaceのTransformerモデルで文ベクトルを得て
sklearn.svm.SVCで学習・予測するデモコードが公開されていますmedium.commedium.com。これはまさにSVGの核となる「埋め込み＋SVM」を実践したものです。オープンソースの具体例として、GitHubやブログ上にBERT埋め込み＋SVMでテキスト分類を行ったプロジェクトが複数ありますwillmatthews.xyzwillmatthews.xyz。これらはSVGほど洗練されたものではありませんが、実装上参考になるでしょう。 - プロンプト最適化による解釈可能分類: 前述したように、LLMに人間可読な定義文やプロンプトを学習させる研究が盛んですjstage.jst.go.jp。特に、Honovichら(2022)やZhouら(2023)の研究では、LLM自身にクラス定義文を生成・評価させて最適化するフレームワークが提案されていますjstage.jst.go.jp。日本語の事例では、高野ら(2024)が金融テキストの二値分類で、ChatGPTを用いてクラスの定義文（支持文に相当）を自動生成・更新する手法を報告しており、その実装コードがGitHubで公開されていますjstage.jst.go.jp。この手法はSVGと発想が近く、MCMCではなく誤分類フィードバックループで文を洗練している点が異なりますが、LLMと古典的分類器の融合という意味で参考になります。
- SetFit: Hugging FaceのSetFitは、少数の例からsentence-transformerを微調整し、その埋め込みに基づいてロジスティック回帰分類器を訓練する手法です。こちらもLLM（Transformer）を特徴抽出器とし、小規模な分類器で効率よく学習する点でSVGと共通しています。ただしSetFitはモデルを微調整するため、SVGの「完全にFrozenな言語モデルを使う」という前提とは異なります。
他にもKnowledge Distillationの一環で、GPTの判断基準を小さなモデルやルールに置き換える研究なども存在します。SVGはSVMという古典手法を組み合わせた点がユニークですが、広義には「LLMの知識をシンボリック/低次元な表現で抽出・活用する」試みと言え、現在いくつかの派生研究が見られます。
Fujiya228実装上のTips・注意点
最後に、SVGをPythonで実装・再現する際のTipsや注意点をまとめます。
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OpenAI API利用時の注意: 埋め込み取得やテキスト生成にOpenAI GPT系を使う場合、APIキーの管理とレート制限に注意しましょう。一度に大量のテキストを
openai.Embedding.createで送ると1分あたりのトークン上限にかかる可能性があります。MCMC最適化中に何度もAPIを呼ぶとすぐ上限に達するため、候補文を事前生成してキャッシュする、必要最小限のステップ数にとどめるなど工夫してください。またAPIコストも無視できません。embeddingモデルは比較的安価ですが、GPT-4でテキスト生成を繰り返すと費用が嵩みます。どうしてもコストを抑えたい場合は、オープンなLLM（例: Llama 2や日本語GPTモデル）をローカルで動かして代用することも検討してください。その際FP16->INT8量子化やGPUメモリ節約設定を活用すると良いでしょう。 -
Embeddingの質とモデル選択: 埋め込みベクトルの質は分類性能に直結します。OpenAIのAdaモデル埋め込みdatacamp.comや、上位のSentenceTransformerモデルwillmatthews.xyzなど、タスクに適したものを選びましょう。例えば文章の意味的な類似を捉えるには
text-embedding-ada-002やall-MiniLM-L6-v2などが実績があります。日本語ならcl-tohoku/bert-base-japanese-v2jstage.jst.go.jp等が利用できます。ただしEmbeddingモデルによってベクトルのスケールや次元が異なるため、**SVMのハイパーパラメータ(Cやカーネル種類)**も調整が必要になるかもしれません。基本的にベクトルは正規化し、線形SVMのC値はデフォルトで大きな問題はないでしょう。 -
ランダム性と再現性: MCMCやLLMの生成にはランダム性が伴います。再現実験を行う際は、乱数シードの固定が重要です。Pythonの
random.seed()やNumPyのnp.random.seed()で制御できる部分もありますが、OpenAI APIのテキスト生成結果は厳密には再現不能（温度0でもモデル更新で変わる可能性があります）。なるべく温度を0に近づけてdeterministicな出力を得るか、結果をログに保存しておくといった対応が必要です。 - 評価データの利用: SVGは「トレーニング不要」とはいえ、サポート文を最適化する際に何らかの評価基準が必要です。論文の実験ではおそらくGLUEの開発セットを評価に使っていると思われます。実装時も、手元で評価可能なデータを使ってサポート文集合をチューニングすると良いでしょう。ゼロショット厳守なら評価データも使わない選択肢もありますが、その場合評価指標がLLM頼み（ChatGPTに「この集合は良いか？」と聞く等）になり現実的ではありません。少量のラベル付きデータを評価目的で使うのが現実解です。この意味で完全なゼロショットからは外れるかもしれませんが、モデルパラメータ自体は更新しないため許容範囲と言えます。
- サポート文の多様性: MCMC提案時に多様なサポート文候補を探索することが重要です。初期集合が偏った場合、局所解にハマる恐れがあります。LLMで生成する際はプロンプトや温度を工夫して多様性を確保してください。また、提案戦略として一度に複数文を入れ替える、大胆な提案も時折行うことで新しい組合せにジャンプできます（MCMCチェーンのミキシングを良くするテクニックです）。
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クラス不均衡への対応: クラスにより支持文の数が極端に異なると、SVMの学習バランスが崩れる可能性があります。必要に応じてクラス毎の支持文数を揃えるか、SVMに
class_weight='balanced'を指定して不均衡を補正してください。もっとも、ゼロショット設定ではそもそもラベル数自体が少ないため深刻な不均衡問題は起きにくいと思われます。 - 出力の解釈と活用: SVG分類器の出力するサポート文との類似度情報は、人間にとって解釈しやすい説明になります。ただし、実際に運用する場合はそのサポート文が妥当かを人がチェックしたくなるでしょう。SVGはモデルの判断根拠を可視化しますが、もしサポート文自体が不適切（例えば偏見を含む文）だと、それに似ているという理由で誤った判断をする危険もあります。生成したサポート文集合はできれば人手で確認し、不要なものは取り除く、人為的に追加したいものがあれば加える、といったセミマニュアルな調整を挟むのも現実的なアプローチです。このハイブリッドな使い方によって、完全自動より堅牢で信頼できるモデルに仕上げることができます。
- 性能と効率: SVGの利点は軽量で高速な点にもあります。実際報告では「CPUオンリーで各タスク数分で訓練完了」とありますneurips.cc。実装でも、なるべく無駄な計算を避けましょう。例えば埋め込み計算はバッチ処理し、重複する部分はキャッシュする、などです。サポート文数は32程度に制限するのがベストですが、タスクによってはもう少し増やして性能を見るのも一案です。ただし増やしすぎると解釈性が低下しますし、SVM計算もわずかに重くなります（と言っても数百以内なら問題ないでしょう）。
以上、SVGの実装に関する包括的な解説とポイントを述べました。要約すると、LLMの力を特徴量とデータ生成に活用しつつ、古典的なSVMで効率よく学習するのがSVGのキモです。PythonではOpenAIやTransformers、scikit-learnといったライブラリを組み合わせることで比較的容易に実現できます。公式実装は未公開ですが、ここで示したステップに沿って進めれば同様のコンセプトの分類器を構築できるでしょう。実験再現の際は上記の注意点を踏まえつつ、ぜひ様々なタスクでこのアプローチを試してみてください。
Fujiya228活用に向けて
いま出来る・向いている活用
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テキスト分類の置き換え/新設（ゼロショット/少数ショット）
例）問い合わせの意図分類・振り分け、苦情/緊急度トリアージ、感情/ネガポジ、スパム/不正検知、コンテンツの安全性・モデレーション、FAQのカテゴリ自動付与。既存の BERT 系微調整モデルやプロンプト分類の代替として、追加学習なし・CPUのみで実用精度を狙えます。最大32件の“支持ベクトル文”だけを持つ超小型モデルなので安価・高速。 (Zenn) -
エッジ/オンプレでの“軽量AI”運用
GPU不要・CPUリアルタイムが前提なので、コールセンター端末、現場の業務PC、キオスク、モバイル/IoT でのローカル推論に向きます。クラウドに出さずに分類でき、個人情報を扱うワークフローと相性良いです。 (Zenn) -
“説明可能な分類”が必要な場面
出力は「どの支持文（最大32文）が効いたか」で根拠を示せるため、監査対応・根拠提示が求められる社内ワークフローに適合します（例：審査の却下理由、通報の優先度付け根拠など）。 (Zenn) -
LLM パイプラインのガード/ルーター
生成LLMの前段でルーティングや拒否判定をSVGが担当（危険/不適切/社外秘 → ブロック、要約か検索か回答かのタスク振り分けなど）。小さく速い判定器として“門番”用途に向きます。 (Zenn) -
検索・RAGのリランカー（分類に落とす）
「この候補文書は関連/非関連か」「この段落は証拠として適切/不適切か」を分類タスクに落として使うと、RAG の精度と安定性を稼げます（生成そのものはSVGの守備範囲外）。 (Zenn) -
バッチ判定・ログ監視
監査ログ、SNS/レビュー、チケット履歴など大量テキストの一括スクリーニングに向きます。学習が要らないので新しいクラス（例：新製品の不具合パターン）を支持文として素早く追加できます。 (Zenn)
期待できるメリット（要約）
- コスト/電力：LLMを凍結しつつ、最終モデルは32文＋重み程度。CPUで高速・省メモリ。 (Zenn)
- 精度の目安：GLUE 等の代表的タスクでゼロショット・プロンプト分類と同等以上の精度報告。 (Zenn)
- 説明可能性：判定根拠（効いた支持文）をそのまま提示できる。 (Zenn)
- 導入の速さ：追加学習や微調整なしで数分レベルのセットアップで使い始められる想定。 (Zenn)