AI
少数事例学習
Few-shot Learning
プロンプトの中にいくつかの例を示すだけで、AI の出力を望む形に近づける手法。
モデル自体を再学習させるのではなく、指示文の中に「入力と出力の例」をいくつか含めることで、その形式や口調に沿った出力を得る手法を指す。
ファインチューニングより手軽で、その場で試して調整できるため、まず少数事例学習で狙った出力に近づけられないかを試すのが実務の順序になる。
よくある誤解
モデルを再学習させる手法だと思われがちだが、プロンプトの中に例をいくつか書くだけで、モデル自体は変化しない。そのため効果は一時的で、同じ会話・同じ呼び出しの中でしか効かない。継続的に同じ振る舞いを安定させたい場合は、ファインチューニングなど別の手段と使い分ける必要がある。
関連する用語
ファインチューニング
既存モデルに追加で学習させ、応答の型や口調を寄せる手法。知識の追加には向かない。
プロンプトエンジニアリング
AI への指示文を設計し、出力の精度を継続的に改善していく作業。