AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『プロンプトで済ませられます』と騒いでましてね。結局、どっちが会社にとって現実的なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。要点は三つで、費用、速度、精度のトレードオフです。
具体的に、社内のコードレビューや自動化に使うとしたら、どちらが費用対効果が良いですか。
良い質問です。まず用語整理しますね。Large Language Models (LLMs／大規模言語モデル)は膨大なテキストで学んだ巨大モデルです。Prompt Engineering (プロンプトエンジニアリング)はそのまま問い方を工夫して成果を出す方法、Fine-tuning (ファインチューニング)は既存モデルを自分向けに再学習する方法です。
なるほど。で、現場にそのまま使える信頼性はありますか。結局、うちの現場はレガシーコードだらけでして。
ポイントは三つです。まず、ファインチューニングは特定領域に強いが初期投資が大きい。次に、プロンプトはすぐ使えるが一貫性や細かな最適化で劣る。最後に、対話型の工夫でプロンプトの効果を高められる場合がある、という点です。
これって要するに、短期的にはプロンプト、長期的にはファインチューニングに投資した方が良い、ということですか？
その要約はかなり良いです！ただし一つ補足を。両者は二者択一ではなく、段階的に組み合わせられます。まずはプロンプトで領域を理解し、成功事例が確定したらファインチューニングで精度を上げる流れが現実的です。
費用の感覚が掴めません。どのくらいのデータや工数が要るんでしょうか。
概算で説明します。プロンプトは人件費が中心で、試行錯誤で改善する。ファインチューニングはデータ収集、ラベリング、計算資源で費用が発生する。簡単に言えば、プロンプトは“人の知恵”で補い、ファインチューニングは“機械側に覚えさせる”投資です。
社内のIT担当者に説明するとき、要点を三つでまとめて欲しいのですが。
いいですね。では三点でまとめます。第一、まずはプロンプトで価値を検証する。第二、繰り返し性能が必要ならファインチューニングに移行する。第三、両者の運用コストと更新頻度を比較して意思決定する、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、まずはプロンプトで試し、成功が見えたらファインチューンに移す、という段取りで進めればいいのですね。ありがとうございます、これで部下に説明できます。
