プロンプトエンジニアリングの概要

プロンプトエンジニアリングは、ファインチューニングなどの他のモデル動作制御方法よりもはるかに高速で、はるかに短時間で大きなパフォーマンスの向上を実現できることがあります。プロンプトエンジニアリングをファインチューニングよりも検討すべき理由は以下の通りです：

• リソース効率: ファインチューニングには高性能GPUと大容量メモリが必要ですが、プロンプトエンジニアリングはテキスト入力のみで済むため、はるかにリソースに優しい方法です。
• コスト効率: クラウドベースのAIサービスでは、ファインチューニングには多大なコストがかかります。プロンプトエンジニアリングは通常より安価な基本モデルを使用します。
• モデルアップデートの維持: プロバイダーがモデルを更新した場合、ファインチューニングされたバージョンは再トレーニングが必要になる可能性があります。プロンプトは通常、変更なしでバージョン間で動作します。
• 時間の節約: ファインチューニングには数時間から数日かかる場合があります。対照的に、プロンプトエンジニアリングはほぼ即座に結果を提供し、迅速な問題解決を可能にします。
• 最小限のデータ要件: ファインチューニングにはタスク固有のラベル付きデータが大量に必要で、これは入手が困難または高価な場合があります。プロンプトエンジニアリングは少数ショットまたはゼロショット学習でも機能します。
• 柔軟性と迅速な反復: さまざまなアプローチを素早く試し、プロンプトを調整して、即座に結果を確認できます。このような迅速な実験はファインチューニングでは困難です。
• ドメイン適応: プロンプトでドメイン固有のコンテキストを提供することで、再トレーニングなしで新しいドメインにモデルを簡単に適応させることができます。
• 理解力の向上: プロンプトエンジニアリングは、検索された文書などの外部コンテンツをモデルがより良く理解し活用するのに、ファインチューニングよりもはるかに効果的です。
• 一般知識の保持: ファインチューニングには、モデルが一般知識を失う破滅的忘却のリスクがあります。プロンプトエンジニアリングはモデルの広範な能力を維持します。
• 透明性: プロンプトは人間が読める形式で、モデルが受け取る情報を正確に示します。この透明性は理解とデバッグに役立ちます。