AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。部下に「プロンプトを組み合わせれば複数の仕事が一気にできる」と言われまして、正直ピンと来ておりません。結局のところ、現場で役に立つのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、プロンプトという“指示文”を学習させることでタスクを表現できること。第二に、学習済みの複数プロンプトを組み合わせて新しいタスクにも対応できる可能性があること。第三に、これを安定させるための制約が重要であることです。
プロンプトって、要するにAIに出す「こうやってやってください」という短い文のことですか。それを学習させるというのは、単純なマニュアル化とは違うのですか。
いい質問ですよ。プロンプトは人が書く指示文もあるが、この論文で扱うのは「ソフトプロンプト」つまりモデル内部に配置される学習可能なベクトルです。身近な例で言うと、説明書を改良して機械に覚え込ませるのではなく、機械のノートに直接メモを書き込んで性能を変えるイメージです。
学習済みのプロンプトを組み合わせると、単純に加算すればいいのですか。それだと現場で変な結果が出るのではと心配です。
その通り、不用意な単純合算では不安定になります。論文はこれを”prompt algebra（プロンプト代数）”と呼び、組み合わせの仕方に制約を入れることで安定性と性能を確保できると示しています。具体的には事前学習語彙の基底で表現するなど、学習空間を小さく限定する手法です。
なるほど。現場に入れるなら、どんな効果が期待できるのでしょうか。投資対効果を重視して聞きたいです。
要点三つでお答えします。第一、複数タスクごとにデータを大きく集め直すコストを抑えられる。第二、既存の学習済みモデルを活かしつつ新しいタスクに迅速に対応できる。第三、適切な制約を入れれば組合せ失敗のリスクを低減できる。つまり投資対効果は改善しやすいのです。
で、導入の手間はどれくらいですか。現場の人間でも扱えるのでしょうか。クラウドが怖い私でも任せられる形になりますか。
大丈夫、共に進めればできますよ。導入は段階的に行い、まずは既存モデルと小さなプロンプトを使ったPoC（概念実証）から始めるのが現実的です。エンジニアに任せる部分と現場で調整する部分を分ければ、専務のような経営層でも安心して投資判断できる形にできます。
現場で失敗したら信用問題に関わります。安全策としてどんなチェックが必要ですか。
ここも三点で整理します。第一、合成プロンプトの出力を必ず人が検証するフェーズを設ける。第二、出力が異常な場合は既存の単一タスクモデルにフォールバックする仕組みを入れる。第三、定期的に性能を再評価し、プロンプトの再調整を行う運用ルールを整備する。これでリスクは管理できるのです。
これって要するに、学習させた小さな「ノート」を組み合わせて使い、間違いを防ぐためにルールを入れておけば現場でも使える、ということですか。
その通りですよ。しかも学習は既存のモデルの語彙空間に基づいて行うので、学習済み知識と齟齬が起きにくい点が強みです。大丈夫、一緒に段階的に進めれば必ずできますよ。
わかりました。私の言葉でまとめますと、学習可能なプロンプトを既存モデルの範囲内で制約して作り、それらを組み合わせることで新しい業務にも対応できる可能性がある。導入は段階的に行い、人のチェックとフォールバックを組み込めば投資対効果は見込める──と理解しました。
