AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内でチャットボットの話が出ているのですが、そもそも最新の論文で「プロンプトだけで良い」とか言っているのを耳にしました。ファインチューニングしないで実用的な会話ができるというのは本当でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論から言うと、ファインチューニング無しでも高度な会話を実現できるケースがあるんですよ。要点は三つです、モジュール化、プロンプトによる少数例学習、そして外部メモリの活用です。
モジュール化とは、つまり部品を組み合わせるようなイメージですか。うちの工場に置き換えると、ラインごとに機械を最適化するのではなく、既成の装置を組み替えて用途に合わせる、といった感じでしょうか。
その比喩は的確ですよ。ここで言うモジュール化とは、個別の大規模言語モデル（LLMs: Large Language Models／大規模言語モデル）を役割ごとに使い分けることです。加工機を据え替えるように、プロンプトで役割を指示して働かせるのです。
なるほど。で、プロンプトというのは現場で言えば作業指示書みたいなものでしょうか。これって要するに、良い指示書を出せば機械を改造しなくても良い、ということですか。
その通りです。ここで鍵となるのがfew-shot prompting（少数事例のプロンプト）とin-context learning（ICL: 文脈内学習／追加学習を要さず文脈から学ぶ能力）です。短いサンプルと指示で、モデルはその場で振る舞いを変えられるのです。
実務で怖いのは長い会話で矛盾が出ることです。たとえば客先対応で以前の会話内容を忘れてしまうと信用問題になりますが、論文ではその点をどう解決しているのですか。
良い質問です。論文はexternal memory（外部メモリ）を導入し、Memory Processorという部位で会話の要点や人物情報を蓄えることで長期整合性を保っています。これにより、過去の事実を参照しながら応答を作ることが可能です。
技術的には面白いが、肝心の品質はどうか。うちが投資して導入する価値があるかどうか、実際の評価結果は示されているのですか。
人間による評価で、プロンプトベースのMPC（Modular Prompted Chatbot）は、ファインチューニングされたモデルと同等の会話品質を示しました。要は、初期投資を抑えつつ迅速に実証実験ができる道を開いたのです。
なるほど、では導入の際に気を付けるべき点は何でしょうか。運用コストや現場の負担としてはどんなリスクが想定されますか。
要点を三つで示します。第一に、良いプロンプト設計の習熟が必要であること。第二に、外部メモリの整備と品質管理が必須であること。第三に、安全性やバイアスのチェックを継続する体制が必要であることです。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。要するに、うまくプロンプトと外部メモリを設計すれば、短期間で品質の高いチャットボットが作れるということですね。自分の言葉で言うと、既存の大きなモデルを組み合わせて、現場の指示書と記憶庫を整備すれば運用できる、という理解で間違いないでしょうか。
