ファインチューニング後のLLMの整合性維持:プロンプトテンプレートの決定的役割 (Keeping LLMs Aligned After Fine-tuning: The Crucial Role of Prompt Templates)

田中専務

拓海先生、最近ファインチューニングって言葉をよく聞くのですが、弊社も特定業務向けにモデルを調整すべきか悩んでいます。安全性が損なわれるリスクがあると聞き、不安です。要点を教えてください。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!結論だけ先に言うと、大切なのは”どう学習させるか”だけでなく”どう問いかけるか”、つまりファインチューニング時と実運用時のプロンプトの差異が安全性に大きく影響するんですよ。

田中専務

これって要するに、学習資料よりも実際の運用時の”書き方”が重要だということですか?

AIメンター拓海

その通りですよ。少し整理しますね。ポイントは三つです。1) ファインチューニングとは何か、2) プロンプトテンプレートがなぜ効くのか、3) 実務での取り入れ方。専門用語は後で簡単な比喩で説明しますから安心してくださいね。

田中専務

経営的には、投資対効果が知りたいです。ファインチューニングして安全性が落ちるなら元も子もない。実際にどう防げるのでしょうか?

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。鍵は「PTST(Pure Tuning, Safe Testing)」というやり方です。要は学習時は余計な安全文言を入れずに性能を伸ばし、運用時に安全プロンプトを付ける。これで安全性を保ちつつ有用性も確保できると実験で示されています。

田中専務

なるほど。これって要するに、訓練時と実運用時で“話し方”を変えてやればリスクを抑えられるということですね?

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。ビジネスの比喩で言えば、製品設計段階では機能を最大化してプロトタイプを作り、販売時に説明書や安全ラベルを付けるようなものです。説明書は運用時に必ず見せる。これがPTSTの本質です。

田中専務

実務での実装に不安があります。社内のシステム担当はクラウドに弱く、現場からも混乱が出そうです。どこから手を付ければよいですか?

AIメンター拓海

大丈夫、段階的に進めましょう。まずは小さな業務でベンチマークを取り、PTSTを試験的に導入して安全性と有用性を数値で示す。次に運用側に安全プロンプトを定型化してシステムに組み込む。最後に現場教育で不安を解消する。要点は三つ、実験→運用ルール化→教育です。

田中専務

よく分かりました。では最後に、私の言葉で要点を言い直します。ファインチューニングではまず性能を伸ばし、実運用で安全プロンプトを必ず付けるやり方で安全と有用性を両立させる、ということですね。

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