AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「学習しないで学ぶ」とかいうのが話題になっていると聞きました。うちの現場にも関係ありますか。要するに学習しなくて済むならコスト下がりますよね？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これは「学習しないで学ぶ＝Learning without training」という表現で、簡単に言うと既に学んだ大きなモデルが、追加の重み更新をせずに与えられた文脈（コンテキスト）だけで新しい振る舞いを示す現象の話ですよ。
つまり、学習済みの大きなAI（Large Language Model、LLM）に例を並べて与えるだけで、その場で答え方が変わる、と。これって要するに『重み（ウェイト）の更新を伴わないが、内部で振る舞いが変わる』ということですか？
その通りです！素晴らしい要約ですよ。ここで論文は、トランスフォーマーブロック内のセルフアテンション（Self-Attention、SA）と多層パーセプトロン（Multi-Layer Perceptron、MLP）の組合せが、あたかもMLPの重みを文脈に応じて“暗黙的に”変えているかのように振る舞うと示しています。ポイントを三つにまとめると、1) 文脈だけで振る舞いが変わる、2) その変化は層の作用で説明できる、3) 結果的にファインチューニング（微調整）とは別の手段で応答を最適化できる、ということですよ。
現場の目で言うと、我々がやるべきはデータをモデルに投げるテンプレート作りですか。投資対効果を考えると、わざわざ重みを更新する外注は減らせるんですかね。
大丈夫、一緒に考えましょう。投資対効果の観点では、三つの利点が見込めますよ。まず、追加学習（ファインチューニング）に伴うデータ準備や運用コストを抑えられる点。次に、迅速に業務ルールを反映できる点。そして最後に、モデルそのものを再配布する必要が無いためガバナンスとリスク管理が容易になる点です。とはいえ、完璧に置き換わるわけではなく、長期的な専門化にはファインチューニングが有効な場合もありますよ。
導入するときの懸念点は何でしょうか。現場に負担がかかるとか、経営判断として見落としやすい点があれば教えてください。
大丈夫、簡単に整理しますよ。注意点は三つあります。第一に、文脈（プロンプト）設計の品質が結果を大きく左右する点。つまりデータの見せ方がそのままモデルの出力になるのです。第二に、長い文脈や例の順序で挙動が変わるため安定性を評価する必要がある点。第三に、機密データを直接文脈に含めると漏洩リスクがある点です。これらは運用ルールとテンプレート整備で対応できますよ。
なるほど。運用面で言えば、まずはテンプレートを決めてから現場に展開する、と。これって要するに『テンプレートとルールで成果を引き出す』ということですね？
その理解でバッチリです！実務的には、まずは小さな業務でプロンプト（テンプレート）をABテストして、有効な見せ方を固める。次に、そのテンプレートをルール化して社内の利用ガイドを作る。最後に、機密データはサニタイズ（除去）してから文脈に含める、という流れで進めればコストとリスクを抑えられますよ。
よし、まずはコールセンターの定型応答と検品記録の要約で試してみます。最後に確認です。要点を私の言葉で言うと、文脈を工夫すればモデルを場当たり的に“学ばせる”ことができ、重みをいじらずに応答を変えられる、ということで間違いないですか？
完璧です！その理解で次の一歩に進めますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。
