- 段階的に選択します。最初にプロンプトエンジニアリング、次にプロンプトチューニング、必要に応じて微調整を行います。
- RAG は意味検索による応答を強化し、正しいプロンプトは幻覚を防ぎます。
- データの品質と継続的な評価は、単一のトリックよりも重要です。
間の境界 適切なプロンプトで達成できることと、モデルを微調整することで達成できること 見た目ほど重要ではありませんが、これを理解することで、平凡な対応と真に有用なシステムの違いが生まれます。このガイドでは、実例と比較を交えながら、各手法をどのように選択し、組み合わせれば、実際のプロジェクトで確かな成果が得られるかを説明します。
目標は理論に留まらず、日々の業務で実践することです。迅速なエンジニアリングや迅速な調整で十分な場合は、 微調整に投資する価値があるのはいつでしょうか?これらすべてが RAG フローにどのように適合するか、また、どのようなベスト プラクティスによってコストが削減され、反復が高速化され、行き詰まりが回避されるかについて説明します。
プロンプトエンジニアリング、プロンプトチューニング、ファインチューニングとは何ですか?
先に進む前に、いくつかの概念を明確にしておきましょう。
- プロンプトエンジニアリングとは、明確に定義されたコンテキストと期待に基づいて明確な指示を設計する技術です。 すでに訓練されたモデルをガイドする。 チャットボットたとえば、役割、トーン、出力形式、例を定義して、モデルの重みに触れることなく曖昧さを減らし、精度を向上させます。
- 微調整では、ドメインからの追加データを使用して、事前トレーニング済みモデルの内部パラメータを変更します。 特定のタスクにおけるパフォーマンスを微調整できます。専門用語、複雑な意思決定、あるいは機密性の高い分野（医療、法律、金融など）における最高の精度が求められる場合に最適です。
- プロンプトチューニングは、モデルが入力テキストと一緒に解釈するトレーニング可能なベクトル（ソフトプロンプト）を追加します。モデル全体を再学習させるのではなく、重みを固定し、埋め込まれた「軌跡」のみを最適化します。これは、完全な微調整にかかるコストをかけずに動作を適応させたい場合に、効率的な中間的なアプローチとなります。
UX/UIデザインにおいて、プロンプトエンジニアリングは人間とコンピュータのインタラクションの明確さ（期待するものとそれを求める方法）を向上させ、微調整は出力の関連性と一貫性を高めます。これらを組み合わせることで、 より便利で高速、信頼性の高いインターフェースを可能にする.
プロンプトエンジニアリングの深層：変化をもたらす技術
プロンプトエンジニアリングはブラインドテストではありません。 体系的な方法 モデルやベースデータに触れることなく品質を向上させるもの:
- 少数発砲 vs ゼロ発砲。 で 少数発 モデルが正確なパターンを捉えられるように、厳選されたいくつかの例を追加します。 ゼロショット 例なしで明確な指示と分類に頼ります。
- 文脈におけるデモミニペアを使って、想定されるフォーマット（入力→出力）を実演しましょう。これにより、フォーマットエラーが減り、特にレスポンスに特定のフィールド、ラベル、またはスタイルが必要な場合に、期待されるフォーマットが一致します。
- テンプレートと変数データ変更用のプレースホルダーを使用してプロンプトを定義します。入力構造が変化する場合は、例えばフォームデータのクレンジングやスクレイピングなど、各レコードが異なる形式で入力される場合に、動的なプロンプトが重要になります。
- 言語化者これらは、モデルのテキスト空間とビジネスカテゴリー間の「翻訳者」です（例：「幸せ」→「ポジティブ」へのマッピング）。適切な言語化ツールを選択することで、特に感情分析やテーマ分類において、ラベルの精度と一貫性が向上します。
- プロンプト文字列 （プロンプトチェーニング）。複雑なタスクをステップに分割します。要約→メトリクス抽出→感情分析。ステップを連鎖させることで、システムのデバッグ性と堅牢性が向上し、「すべてを一度に要求する」場合に比べて品質が向上することがよくあります。
- 適切なフォーマット方法: 役割をマークし（「あなたはアナリストです…」）、スタイルを定義し（「表/JSON で応答する」）、評価基準を確立し（「幻覚を罰し、存在する場合はソースを引用する」）、不確実性が発生した場合の対処方法を説明します（例：「データが欠落している場合は、「不明」と示す」）。
迅速なチューニングコンポーネント
自然なプロンプトに加えて、プロンプト チューニングには、入力の前に配置されるソフト プロンプト (トレーニング可能な埋め込み) が組み込まれています。 トレーニング中、勾配はこれらのベクトルを調整して、出力をターゲットに近づけます。 モデルの他の重量に影響を与えずに、持ち運びやすさと低コストを重視する場合に便利です。
LLM（例えばGPT-2など）をアップロードし、例題を準備して 各エントリのソフトプロンプトを準備しますこれらの埋め込みのみをトレーニングすることで、モデルはタスク内での動作をガイドする最適化された序文を「認識」します。
実用的なアプリケーション: カスタマー サービス チャットボットでは、一般的な質問パターンと理想的な応答トーンをソフト プロンプトに含めることができます。 これにより、モデルのさまざまなブランチを維持することなく適応が高速化されます。 GPU の消費量も増加しません。
徹底的な微調整：いつ、どのように、どのような注意を払って
微調整では、ターゲット データセットを使用して LLM の重みを (部分的にまたは完全に) 再トレーニングします。 それを専門化するためです。これは、タスクが事前学習中にモデルが認識したものから逸脱している場合、またはきめ細かい用語や判断が必要な場合に最適なアプローチです。
白紙の状態から始めるのではない: チャット向けに調整されたモデル gpt-3.5-ターボ 彼らはすでに指示に従うように調整されています。 あなたの微調整はその行動に「反応」しますこれは微妙で不確実な場合もあるため、システム プロンプトと入力のデザインを試してみることをお勧めします。
一部のプラットフォームでは、既存の微調整にさらに微調整を加えることができます。 これにより、低コストで有用な信号が強化されます。 最初から再トレーニングし、検証に基づく反復を容易にします。
LoRA などの効率的な手法では、低ランクの行列を挿入して、新しいパラメータをほとんど使用せずにモデルを適応させます。 利点: 消費量が少なく、迅速な導入と可逆性がある （ベースに触れることなくアダプテーションを「取り外す」ことができます）。
比較: 迅速な調整と微調整
- プロセス微調整では、ラベル付けされたターゲット データセットを使用してモデルの重みを更新します。プロンプト調整では、モデルを固定し、入力に連結されたトレーニング可能な埋め込みのみを調整します。プロンプト エンジニアリングでは、指示テキストとトレーニングされていない例を最適化します。
- Ajustedeparámetrosファインチューニングではネットワークを変更しますが、プロンプトチューニングでは「ソフトプロンプト」のみを変更します。プロンプトエンジニアリングではパラメトリックチューニングは行われず、設計のみを行います。
- 入力フォーマット微調整では通常、元の形式が尊重されます。プロンプト調整では、埋め込みとテンプレートを使用して入力を再定式化します。プロンプトエンジニアリングでは、構造化された自然言語 (役割、制約、例) を活用します。
- Recursos微調整はコストがかかります (計算、データ、および時間)。プロンプト チューニングの方が効率的です。プロンプト エンジニアリングは、状況が許せば、最も安価で、反復処理も最も迅速です。
- 目的とリスク微調整によりタスクが直接最適化され、過剰適合のリスクが排除されます。プロンプト チューニングは LLM ですでに学習された内容と一致します。プロンプト エンジニアリングはモデルに触れることなくベスト プラクティスを使用して幻覚やフォーマット エラーを軽減します。
データとツール：パフォーマンスの原動力
- データ品質第一: 修復、重複排除、バランス調整、エッジケースカバレッジ、 豊富なメタデータ 微調整を行うかプロンプト調整を行うかに関係なく、それらは結果の 80% を占めます。
- パイプラインを自動化する: 生成AI向けのデータエンジニアリングプラットフォーム（再利用可能なデータ製品を作成するソリューションなど） データセットの統合、変換、配信、監視を支援 トレーニングと評価のために。「Nexsets」のような概念は、モデルでの使用に備えてデータをパッケージ化する方法を示しています。
- フィードバックループ実際の使用状況のシグナル（成功、エラー、よくある質問）を収集し、プロンプト、ソフトプロンプト、データセットにフィードバックします。これは、精度を向上させる最も迅速な方法です。
- 再現性バージョンプロンプト、ソフトプロンプト、データ、そしてカスタマイズされた重み付け。トレーサビリティがなければ、パフォーマンスがどのように変化したかを把握したり、反復処理が失敗した場合に正常な状態に戻したりすることは不可能です。
- 一般化タスクや言語を拡張する際は、言語化ツール、例、ラベルが特定の分野に過度に特化していないことを確認してください。分野を変更する場合は、軽い微調整を行うか、新しいソフトプロンプトを使用する必要があるかもしれません。
- 微調整後にプロンプトを変更した場合はどうなりますか? 一般的には、はい。モデルは、トークンの繰り返しだけでなく、学習した内容からスタイルや行動を推論する必要があります。まさにそれが推論エンジンの目的です。
- メトリクスでループを閉じる正確さに加え、正しいフォーマット、網羅性、RAGにおける情報源の引用、そしてユーザー満足度も測定します。測定されないものは改善されません。
プロンプト、プロンプトの調整、微調整の選択は、教義の問題ではなく、コンテキストの問題です。コスト、時間スケール、エラーのリスク、データの可用性、専門知識の必要性。これらの要素をしっかりと把握すれば、テクノロジーはあなたに有利に働くはずです。逆ではありません。
テクノロジーとインターネット問題を専門とする編集者で、さまざまなデジタル メディアで 10 年以上の経験があります。私は、電子商取引、通信、オンライン マーケティング、広告会社で編集者およびコンテンツ作成者として働いてきました。経済、金融、その他の分野のウェブサイトにも執筆しています。私の仕事は私の情熱でもあります。さて、私の記事を通じて、 Tecnobits, 私は、私たちの生活を向上させるために、テクノロジーの世界が私たちに提供するすべてのニュースや新しい機会を毎日調査しようとしています。