Huu-Long Pham

モデル検索は、検索エンジンが文書を探すように、AIモデルを探します。やりたいタスクを入力すると、各候補モデルの性能を予測し、高い順にランキングして返します。

1. やりたいタスク
2. 各モデルの性能を予測
3. モデルのランキング

研究事例

1. 画像生成AI（LoRA）

   入力

   好きな画風の画像

   探すもの

   その画風を出せるLoRA

   方式

   試さずに予測

   Transformerで画像とLoRAの相性スコアを学習し、画像分類を使った従来の方法より正解のLoRAを上位に発見。数千個のLoRAも瞬時に検索できます。

   関連論文

   • Image Style Transfer Model Retrieval using Transformer Encoder and Learning to Rank 2026
   • Image-Generation AI Model Retrieval by Contrastive Learning-Based Style Distance Calculation. 2025
   • Which LoRA Should Be Merged Next? Retrieving an Additional LoRA from a Target Image 2026
   • Retrieval of LoRA Models based on Layer-Wise Weight Embedding without Metadata 2026

2. 画像セグメンテーション

   入力

   対象の画像

   探すもの

   物体を正確に切り分けられるモデル

   方式

   試さずに予測

   画像とモデルの特徴から性能を予測し、学習にない種類の物体で評価。株式会社KNiTのAI画像解析サービス「GeXeL」に組み込まれています。

   関連論文

   • Instance Segmentation Model Retrieval using Performance Prediction and Learning to Rank 2025
   • Retrieving Instance Segmentation Models using Local Image Features via Transformer Encoder 2026

3. 事前学習済みBERT

   入力

   分類したい文書データ（文章とラベル）

   探すもの

   タスクに適したBERT

   方式

   少しだけ試す

   各BERTで文書をベクトル化し、k近傍法の正解率で順位付け。追加学習なしで手早く選べ、モデルによって性能が大きく変わるタスクでとくに効果的です。

   関連論文

   • Pre-trained BERT Model Retrieval: Inference-Based No-Learning Approach using k-Nearest Neighbour Algorithm 2025
   • Inference-Based No-Learning Approach on Pre-Trained BERT Model Retrieval. 2024

4. 大規模言語モデル（LLM） 取り組み中

   入力

   質問文

   探すもの

   うまく答えられそうなLLM

   方式

   試さずに予測

   質問文とLLMの特徴から回答のよさを予測。国際評価会議TRECのデータで学習・評価を進めています。