拓海先生、最近うちの若手が「プロンプト調整」って話を持ってきましてね。何やらT5というモデルに軟らかいプロンプトをくっつけて文章を作ると良いらしいんですが、正直何を言っているのか判らなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる言葉でも本質はとてもシンプルです。今日は結論を先に言うと、T5という大型言語モデルに「エンコーダ側とデコーダ側の両方に”軟らかいプロンプト”を学習させる」ことで、出力をよりきめ細かく制御でき、人工生成データが実際のAI訓練にも有用であると示されているんですよ。
もうちょっと砕いてください。T5って聞いたことはあるが、どういう立ち位置の技術なんでしょうか。うちの現場にどう効くのかが知りたいのです。
いい質問ですね。T5（Text-to-Text Transfer Transformer、T5、テキスト変換トランスフォーマー）とは、入力も出力もテキストとして扱う汎用の大きな言語モデルです。工場の作業ログや問い合わせ文を特定の形式で生成したいとき、T5に条件を与えて文章を作らせれば用途に合う文が出てくる。今回の研究は、その「条件の与え方」を改良したのです。
条件の与え方、ですか。若手は「ソフトプロンプト」なるものを使うと言っていましたが、それが何をするのかイメージできないのです。
そうですね、比喩で言えば「ソフトプロンプト（soft prompt tuning、SPT、軟プロンプト調整）」は、人工的に作る“軽く付ける付箋”です。紙に直接書き込むのではなく、透明な付箋を貼っておいて、モデルに「こういう方向で書いてください」と示す。その付箋自体を学習で最適化するのがソフトプロンプトです。
なるほど。で、その研究は「エンコーダ側だけでなく、デコーダ側にも付箋を貼った」と言っていたが、デコーダってどのタイミングで効くんですか。
良い鋭い質問です。エンコーダ–デコーダ（encoder–decoder、エンコーダ・デコーダ）構造では、エンコーダが入力文を読み込み、デコーダが実際に新しい文を生成します。エンコーダ側の付箋は入力の解釈に影響し、デコーダ側の付箋は実際の出力の言い回しや語彙選択に影響します。両方に付箋を置くと、入力解釈と出力生成の双方を制御できるのです。
これって要するに、前工程と後工程に同じ目印を付けて、より狙った製品（文章）を作るということでしょうか？
そのとおりですよ！まさにその比喩が分かりやすいです。では要点を3つにまとめます。1) エンコーダ側のソフトプロンプトは入力をどう解釈するかを整える。2) デコーダ側のソフトプロンプトは出力の表現を調整する。3) 両方を組み合わせると、より目的に沿った制御が可能で、人工生成データの品質が上がる、ということです。
それは現場的にはありがたい。だが投資対効果が最大の関心事です。生成した人工データを使ってモデルを訓練して、本当に現実データと同じように使えるのかという実務的な話が肝心です。
その点も研究は実験をして確かめています。人工生成データの有用性を評価するために、生成文で訓練した分類器を実データでテストし、さらに単語レベルでの解釈性も確認しています。結論として、提案手法の生成文で訓練したモデルはランダムな結果ではなく、入力のポジティブ・ネガティブな語彙に基づく解釈可能な判断を示しました。
分かりました。では私の言葉で確認します。エンコーダとデコーダの両方に調整用の“柔らかい付箋”を学習させると、出力を精密にコントロールできて、生成したデータでモデルを育てても現実の判断に近い挙動が期待できる、ということですね。これなら投資を考える価値がありそうです。
素晴らしいまとめですね。大丈夫、一緒に段階を踏めば必ず検証できますよ。まずは小さなラボ実験から始めて、費用対効果が見えたら本格導入できるんです。
