AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「プロンプトを工夫すればAIが現場で使える」と言われたのですが、正直よく分かりません。今回の論文は現場で何を変えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は、少ない例で良い回答を引き出す方法を現場向けに改善したものです。要点は三つに絞れますよ。
三つですか。具体的にいうとどんな三つですか。費用対効果の観点で教えてください。
大丈夫、一緒に整理しますよ。まず、情報検索（Information Retrieval、IR）を使って、提示する例を『その問いに似たもの』に絞ること。次に、無駄に長いプロンプトを増やさずに精度を上げること。最後に、追加学習（大規模再学習）を必要とせず、既存の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を効率的に活用できることです。
なるほど。IRを使うといっても検索エンジンを作るわけではないでしょう。現場のオペレーションにどう組み込めばいいのですか。
現場では既存の会話ログや過去の事例を対象に、問い合わせごとに似た事例だけを自動で引き出すしくみを作れば良いのです。要するに、資料の棚からその問いに最も近い一冊を自動で手渡すイメージですよ。実装は段階的にできるので、最初は小さなタグ付けとBM25のようなシンプルなIR手法から始められます。
これって要するに、必要な例だけを拾ってプロンプトを強化するということ？それならコストも抑えられますか。
おっしゃる通りです。要点は三つです。1) 必要な例を選ぶことでプロンプト長を増やさずに精度を上げられる、2) 既存のLLMsをそのまま使えるため再学習コストが不要である、3) 検索ベースの選別は段階導入が容易であり投資対効果が高い、という点です。
再学習が要らないのは朗報です。ただ、現場には古いログも多い。ノイズの多いデータをどう扱うんですか。
大丈夫、段階的に行えば解決できますよ。まずはクリーンで代表的な少数の事例を教師として用意し、それに類似する過去ログだけを選別するルールを作ります。次に選別精度を評価してから範囲を広げる設計にします。小さく試して改善を重ねるのが現場導入の鉄則です。
分かりました。最後に、会議で使える短い説明をください。投資対効果を示して部長を説得したいのです。
いいですね、要点を三行でまとめます。1) 検索で適切な例だけを自動抽出し、プロンプトの質を上げる、2) モデルの再学習は不要で初期費用が抑えられる、3) 段階導入で効果検証と改善が可能でリスク管理が容易、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。これって要するに、過去の似た事例だけを賢く選んでAIに見せることで、余計なコストをかけずに回答精度を高められるということですね。自分の言葉でいうと、まず小さく試して、効果が出たら拡大するという段取りで進めれば良い、という理解でよろしいですか。
