AIBR プレミアム
拓海先生、最近よく聞く大きな言語モデルって、うちみたいな現場でも使えるんでしょうか。部下からは「プロンプトだけで分類できる」なんて話が出てきて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、プロンプトだけでのIn-Context Learningは便利だが万能ではなく、場面によっては従来のファインチューニング（fine-tuning）と比べて一長一短あるんですよ。
要するに、コストか手間のどちらかを取るべきで、全部うまくいく魔法はないということですか？投資対効果が気になります。
素晴らしい切り口ですね！ポイントは三つです。1）In-Context Learningは教師データが非常に少ないときに有効だという点。2）ただし精度を詰めるならファインチューニングの方が安定する点。3）最終的には用途と運用コストで判断する点。順に説明できますよ。
具体的には、現場の検査データみたいにラベルが少ないケースで役立つのですか。あと品質が少し間違っても許容できる場面向けですか。
その通りです！In-Context Learningはゼロショットやワンショットで指示を与えるだけで機能するため、ラベルが少ない領域や実証実験の初期段階ではとても使いやすいんです。しかし、精度や再現性、安全性が重要な場面では、追加データを集めてモデルをファインチューニングする方が確実です。
なるほど。じゃあ運用に関しては、外部サービスに頼るか社内で仕組みづくりをするかでまた違いますね。データの秘匿性も気になります。
良い質問ですね！データの取り扱いは三点で考えます。1）秘匿性が高ければオンプレミスやプライベートクラウドでのモデル運用を検討する。2）短期試験ならプロンプトベースで外部APIを使い、効果が出たら社内に落とし込む。3）コストだけでなくガバナンスと保守性を合わせて評価する、という順序です。
これって要するに、まずは小さく試して効果を見てから本格導入に踏み切るのが安全だ、ということですね？
まさにその通りですよ！現場の業務改善やPoC（Proof of Concept）では、まずはIn-Context Learningで素早く検証し、効果が確認できたらラベルを増やしてファインチューニングに移行すると良いです。成功の鍵は段階的な投資評価です。
分かりました。最後に、会議で使える短い言い方でまとめていただけますか。部下に指示するときに使いたいので。
素晴らしい締めですね！短く言えば、「まずはプロンプトで小さく試し、効果が出たらラベルを増やしてファインチューニングへ移行する。コスト、精度、データ管理を並行評価する」—これで十分伝わりますよ。
ありがとうございます。では私の言葉で確認します。まずは外部APIでプロンプト検証をして、効果が出たら社内でデータ収集を進め、最後にファインチューニングで精度を詰める。コストとデータ管理を見ながら段階導入する、で合っていますか。
