歪みの属性を自動的に抽出する際、人手で定義した属性と比べてどのような長所短所があるだろうか?
自動的に抽出された歪みの属性には、いくつかの長所と短所があります。
長所:
スケーラビリティ: 自動化されたプロセスは、大量のデータに対して迅速に適用できるため、手動での定義に比べてスケーラビリティが高いです。特に、100,000枚の画像を含むデータセットを生成する際に、手動での作業は非常に時間がかかりますが、自動化により効率的に属性を抽出できます。
一貫性: 自動的に生成された属性は、同じ基準に基づいているため、一貫性が保たれます。人手で定義した場合、専門家の主観や解釈の違いが影響する可能性があります。
新しい知見の発見: 大規模な言語モデル（LLM）を使用することで、従来の手法では見逃されがちな新しい属性や効果を発見することができます。
短所:
精度の問題: 自動生成された属性は、必ずしも専門家によって定義されたものと同等の精度を持つわけではありません。特に、歪みの効果が複雑な場合、誤った属性が生成される可能性があります。
文脈の理解不足: LLMは膨大なデータから学習していますが、特定の画像や状況における文脈を理解する能力には限界があります。これにより、特定の歪みの属性が不適切に解釈されることがあります。
依存性: 自動化されたプロセスは、使用するモデルやデータに依存するため、モデルの性能やデータの質が低下すると、生成される属性の質も低下します。