【ダイジェスト】
人工知能（AI）と機械学習（ML）の応用は、過去10年間で多くの産業を革新してきましたが、ChatGPT、Bard、Midjourneyなどの生成AIモデルの登場により、これまでAIの使用を検討したことがない個人や企業にも広く利用されるようになりました。AIモデルは真の知能を持っているわけではなく、大規模で複雑なデータセット内のパターンを識別し、それらの関係をユーザーに意味のある方法で提示するシステムです。これらのシステムは、モデルの最適化技術に大きく依存しており、パフォーマンスを向上させ、望ましいコンテキスト/ドメイン固有の結果をもたらします。
プロンプトエンジニアリングとファインチューニングは、特に大規模言語モデルを訓練する際に使用される2つの主要なモデル最適化技術です。
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIモデルに与えるユーザー入力が結果に大きく影響を与えるプロセスです。これらの入力はプロンプトと呼ばれ、これらのプロンプトを書くプロセスはプロンプトエンジニアリングと呼ばれます。プロンプトエンジニアは、生成AIアプリケーションがより良い回答を出すように促す最適なプロンプトを作成します。プロンプトの最適化は、より正確で詳細なプロンプトを作成すること、または生成AIモデルからより良い出力を引き出すために単語やフレーズを実験することです。
一方、ファインチューニングは、生成AIモデルの全潜能を引き出すための別の技術です。ビジネスは、特定のタスクに対処し、最適な結果を達成するためにLLM（大規模言語モデル）の能力を活用するためにファインチューニングを利用できます。このプロセスは、既存のGenAIモデルをベースにして、AIを最大限に活用し、個人の目標に合わせてカスタマイズすることを含みます。ファインチューニングは、特定のタスクにおけるパフォーマンスを向上させるために、事前に訓練されたモデルをより慎重にラベル付けされたデータセットで訓練することを使用します。
プロンプトエンジニアリングとファインチューニングは、AIモデルのパフォーマンスを向上させ、正確で望ましい出力を提供するための効果的な技術ですが、モデルの開発において異なる役割を果たします。プロンプトエンジニアリングは、生成AIモデルからより良い出力を得るための最適なプロンプトを作成するプロセスであり、ファインチューニングは、特定のニーズに合わせてモデルの内部設定を更新することを含みます。
【ニュース解説】
近年、ChatGPTやBard、Midjourneyなどの生成AI（人工知能）モデルが登場し、これまでAI技術の使用を検討したことがない個人や企業にも広く利用されるようになりました。これらのAIモデルは、大量のデータからパターンを識別し、それをユーザーに有意義な形で提示することができますが、その性能を最大限に引き出すためには、モデルの最適化が不可欠です。この最適化には、プロンプトエンジニアリングとファインチューニングという二つの主要な技術があります。
プロンプトエンジニアリングは、ユーザーがAIモデルに入力するプロンプト（指示や質問）を工夫することで、より良い結果を引き出す技術です。具体的な情報や詳細をプロンプトに含めることで、AIはより適切な回答を生成することができます。これは、日常的な会話や特定のタスクにおいて、AIの応答の質を向上させるのに役立ちます。
一方、ファインチューニングは、AIモデルを特定のタスクやドメインに特化させるために、追加のデータセットで訓練する技術です。これにより、モデルは特定の分野における知識を深め、より専門的な回答を提供することが可能になります。例えば、医療や法律といった専門分野での応用が考えられます。
これら二つの技術は、AIモデルの性能を向上させるために重要な役割を果たしますが、それぞれ異なるアプローチを取ります。プロンプトエンジニアリングは、ユーザーが直接コントロールできる比較的簡単な方法であり、特に日々の使用において有効です。一方で、ファインチューニングはより専門的な知識を必要とし、計算資源を多く消費しますが、長期的にはコスト効率が良く、AIモデルを特定の用途に特化させることができます。
この技術の進化は、AIの応用範囲を広げるだけでなく、より正確で人間に近い応答をAIから引き出すことを可能にします。しかし、これらの技術の発展には、プライバシーや倫理的な問題、さらにはAIの判断を盲信することの危険性など、様々な課題も伴います。また、AIの進化は規制や法律の枠組みにも影響を与え、これらの技術を安全かつ公正に利用するための新たなガイドラインの策定が求められています。
将来的には、これらの最適化技術がさらに進化し、AIが人間のように複雑なタスクを理解し、対応できるようになるかもしれません。その結果、ビジネスプロセスの効率化はもちろん、教育や医療など、社会の様々な分野での革新が期待されます。
from Choosing the right technique: Prompt engineering vs fine-tuning.
