モデル専門化の革命化:プロンプトチューニングの力

大規模言語モデルのChatGPTのようなものは、基盤モデルの例です。これらは、インターネットから膨大な知識を学習した大規模で再利用可能なモデルです。これらのモデルは非常に柔軟で、法的文書の分析や、サッカーチームについての詩の作成などが可能です。

しかし、事前学習された大規模言語モデルの性能を特定のタスクに向上させるために、より簡単で省エネルギーの手法が登場しました。それがプロンプトチューニングです。プロンプトチューニングにより、企業は大量のラベル付きデータを集める必要なく、巨大なモデルを非常に狭い課題に適応させることができます。

プロンプトチューニングでは、最適なプロンプトや前置きを AI モデルに与えて、タスク固有のコンテキストを提供します。これらのプロンプトは、人間が追加した単語や、より一般的には AI が生成した数値埋め込みで、モデルの埋め込み層に導入されて、目的の決定や予測を導くことができます。

プロンプトエンジニアリング、つまり大規模言語モデルに特化したタスクを実行させるためのプロンプトを開発する作業は、非常に興味深い分野です。しかし、AI 生成の「ソフト」プロンプトは、人間が設計した「ハード」プロンプトを上回ることが示されています。ソフトプロンプトは、より大きなモデルから知識を抽出し、追加のトレーニングデータの代替となることができるからです。

プロンプトチューニングは微調整よりも利点がありますが、解釈可能性の欠如という欠点もあります。特定のタスクに最適化された AI 発見のプロンプトは、しばしば不透明で、ディープラーニングモデル自体の不透明性と同様です。

要約すると、プロンプトチューニングは、大規模言語モデルを特定のタスクに迅速かつ効率的に適応させることができる画期的な手法で、マルチタスク学習や継続学習などの分野で非常に有用なツールとなります。