Pioneer Agent：本番環境で小規模言語モデルを継続的に改善する
arXiv cs.AI / 2026/4/14
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要点
- 小規模言語モデルの本番適用は、学習そのものよりもデータキュレーション、失敗診断、回帰（性能劣化）の回避、反復制御といった「周辺の意思決定」が難所であると整理している。
- Pioneer Agentは、そのライフサイクルを閉ループで自動化し、コールドスタートではタスク記述からデータ獲得・評価セット構築・学習戦略までを共同最適化して反復学習する。
- 本番モードでは、ラベル付きの失敗情報から誤りパターンを診断してターゲット学習データを生成し、明示的な回帰制約付きで再学習する。
- AdaptFT-Bench（ノイズを段階的に増やした合成推論ログのベンチマーク）で検証し、Pioneer Agentはベースモデルより1.6〜83.8点改善し、7/7シナリオで性能を改善または維持する一方、素朴な再学習は最大43点悪化する。
- 公開ベンチマーク由来の本番風デプロイ2件では、意図分類84.9%→99.3%、Entity F1 0.345→0.810と大幅に改善し、チェーン・オブ・ソート監督や品質重視のデータキュレーション等の有効戦略も下流フィードバックから発見されることを示している。
