東海関西データベースワークショップ 2025

September 11, 2025 · 金田悠路

概要

関西・東海データベース・ワークショップ2025（DBWS2025）にて、

「画風変換LoRAの内部パラメータによるモデルの埋め込み表現の獲得」

というタイトルでポスター発表しました。

DBWS2025は、関西・東海エリアの大学が集まり、データベースおよび情報アクセス技術に関する研究成果をポスター形式で発表・議論する学術イベントである。

本ポスターでは、画風変換LoRAの内部パラメータからモデルの埋め込み表現を獲得する手法について紹介した。

近年、多数のLoRAモデルが共有・公開されているが、それらは主にメタデータ（タグや説明文）に基づいて管理されている。一方で、内部パラメータそのものを活用し、モデル間の構造的特徴を反映したベクトル表現を直接獲得する研究はまだ十分に行われていない。

本研究では、LoRAの重み行列を入力とし、次元圧縮と距離学習を組み合わせることで、LoRAモデルを低次元ベクトルとして表現する枠組みを提案した。特に以下の3点に着目して設計を行った。

これにより、LoRAモデル間の類似度比較やクラスタリング、ランキングを可能にする埋め込み空間の構築を目指した。

ポスター発表では、内部パラメータに基づくモデル比較の有効性や、タグ情報との整合性について多くの議論を行った。評価では、タグ情報に基づく類似関係との一致度および人間の主観的類似判断との整合性を検証した。

本ポスターは、👑優秀賞を受賞しました。