Prompt Tuningとは
Prompt Tuningとは、大規模言語モデル(LLM)を特定のタスクに適応させるための手法の一つである
読み: プロンプトチューニング
モデル自体を更新するのではなく、入力プロンプトを最適化することで、目的とする出力を得ることを目指す。これにより、計算コストを抑えつつ、効率的なモデルの活用が可能となる。
Prompt Tuningの仕組み
Prompt Tuningでは、学習済みの大規模言語モデルのパラメータは固定されたまま、タスク固有のプロンプトを調整する。具体的には、連続的なベクトルである「プロンプト埋め込み」を学習し、これを入力プロンプトに付加することで、モデルの挙動を制御する。このプロンプト埋め込みは、少量のデータで学習可能であり、効率的な適応を実現する。
Fine Tuningとの違い
Fine Tuningは、モデル全体のパラメータを更新することでタスクに適応させる手法である。一方、Prompt Tuningは、モデルのパラメータは固定し、プロンプトのみを調整する。そのため、Prompt TuningはFine Tuningに比べて計算コストが低く、複数のタスクへの適応が容易であるという利点がある。ただし、Fine Tuningの方がより高い精度を達成できる場合もある。
Prompt Tuningの活用例
Prompt Tuningは、テキスト分類、質問応答、文章生成など、様々な自然言語処理タスクに適用可能である。例えば、顧客からの問い合わせ内容を分析し、適切な部署に振り分けるタスクや、与えられた情報に基づいて文章を要約するタスクなどに活用できる。また、創造的な文章生成にも応用されており、小説や詩の自動生成も試みられている。
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