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あり、はるかに短時間でパフォーマンスの飛躍的向上をもたらすことができます。ファインチューニングよりもプロンプトエンジニアリングを検討する理由は次のとおりです:

• リソース効率: ファインチューニングには高性能のGPUと大容量のメモリが必要ですが、プロンプトエンジニアリングではテキスト入力のみが必要なため、リソースに優しくなります。
• 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かなりのコストがかかります。プロンプトエンジニアリングでは、通常より安価なベースモデルを使用します。
• モデル更新の維持: プロバイダーがモデルを更新すると、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または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瞬時に結果を提供し、迅速な問題解決を可能にします。
• 最小限のデータニーズ: ファインチューニングには、不足していたり高価だったりする可能性のある、タスク固有のラベル付きデータが大量に必要です。プロンプトエンジニアリングは、few-shotまたはzero-shot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迅速に試し、プロンプトを微調整し、すぐに結果を確認できます。この迅速な実験は、ファインチューニングでは難しいです。
• ドメイン適応: プロンプトにドメイン固有のコンテキストを提供することで、再トレーニングせずにモデルを新しいドメインに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、検索されたドキュメント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。
• 一般的な知識を保持: ファインチューニングでは、モデルが一般的な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、モデルの幅広い機能を維持します。
• 透明性: プロンプトは人間が読めるため、モデルがどのような情報を受け取っているかを正確に示します。この透明性は、理解とデバッグに役立ちます。