AIプロンプト研究の最前線：モデル開発の新潮流13選

【はじめに】

こんにちは。今回は、AIプロンプト研究で注目を集めている13のモデル開発手法をご紹介します。これからのAIの可能性を感じさせる最新トレンドを見ていきましょう。

1.Few-Shot Learning（少量学習）

Few-Shot Learningは、少量のデータからAIが効率的に学習できる手法です。大量のデータを必要とせず、わずかな事例からでも新しい問題に対応できるようAIの汎化性能を高めることができます。例えば、「犬の画像を見たことがないAIに、犬の画像を3枚だけ見せて、新しい犬の画像を正しく識別させる」といったタスクがFew-Shot Learningの典型例です。GPT-3などの大規模言語モデルでは、自然言語処理タスクにおいてFew-Shot Learningの有効性が示されています。

2.Chain-of-Thought Prompting（思考連鎖プロンプト）

Chain-of-Thought Promptingは、複雑な推論タスクにおいてAIの問題解決プロセスを段階的にプロンプトに組み込む手法です。単に答えを出すだけでなく、思考の筋道を明示的にたどることでAIの推論能力を向上させることが期待できます。例えば、「問題：日本の首都はどこですか？思考プロセス：1. 日本の首都は、日本の政治・経済の中心地である。2. 東京は日本の政治・経済の中心地として知られている。3. したがって、日本の首都は東京である。答え：東京」のように、推論の過程をプロンプトに含めることで、AIはより論理的な思考を学習できます。

3.Multitask Learning（マルチタスク学習）

Multitask Learningは、単一のAIモデルを複数のタスクで同時に学習させることで、汎用性を高める手法です。例えば、質問応答、文書要約、感情分析など、様々なタスクを一つのモデルで処理できるようにします。プロンプトの例としては、「タスク1：以下の文章の感情を分析してください。タスク2：以下の文章を要約してください。タスク3：以下の質問に答えてください。」のように、複数のタスクを並列に提示することが考えられます。T5やBART、Bloomなどの大規模マルチタスクモデルがこの手法を用いています。

4.Reinforcement Learning with Human Feedback（人間フィードバック強化学習）

この手法は、AIが生成したアウトプットに対して人間が評価やフィードバックを与えながら、対話的に学習を進めていくものです。人間の意図や価値観をAIにより深く理解させることができると考えられています。例えば、「AIが生成した文章に対して、人間が『もっと詳細に説明してください』とフィードバックを与え、AIがそれを反映して文章を改善する」といったプロセスを繰り返すことで、人間の好みに合ったアウトプットを生成できるようになります。InstructGPTやAnthropicのConstitutional AIなどで応用されています。

5.Knowledge Distillation（知識蒸留）

Knowledge Distillationは、大規模で高性能なAIモデルの知識を、よりコンパクトなモデルに転移する手法です。大規模モデルが生成したデータを用いて小規模モデルを学習させることで、効率的にAIを軽量化できます。例えば、GPT-3のような大規模モデルが生成した高品質なデータを用いて、より小さなモデルを学習させるといった応用が考えられます。プロンプトの例としては、「大規模モデルへのプロンプト：以下のトピックについて、1000語程度の文章を生成してください。小規模モデルへのプロンプト：以下の文章を要約してください。」のように、大規模モデルの出力を小規模モデルの学習データとして活用することが挙げられます。

6.Prompt Engineering（プロンプトエンジニアリング）

Prompt Engineeringは、タスクに応じて最適なプロンプトを設計するための総合的なアプローチです。プロンプトの構成要素を体系化し、より効果的な指示の方法を探求することで、AIの性能を大きく引き上げられると期待されています。例えば、「タスクの背景説明」「具体的な指示」「期待する出力形式」「良い結果の例示」など、プロンプトに含める要素を整理し、最適な組み合わせを探索します。「あなたは料理のエキスパートです。以下の材料を使って、家族向けの健康的な夕食のレシピを提案してください。材料：鶏肉、ブロッコリー、にんじん、玉ねぎ。レシピはステップごとに分けて、調理時間も明記してください。」といったプロンプトは、Prompt Engineeringの良い例だと言えるでしょう。

7.Meta-Learning（メタ学習）

Meta-Learningは、学習方法自体を学習するメタレベルのアプローチです。様々な学習タスクをこなす中で、AIモデル自身が学習方略を修得していきます。新しいタスクにも素早く適応できるAIの実現を目指しています。例えば、「タスク1：以下のデータセットを用いて、分類モデルを学習してください。タスク2：以下のデータセットを用いて、回帰モデルを学習してください。タスク3：以下のデータセットを用いて、クラスタリングを行ってください。」のように、異なるタイプの学習タスクを次々とこなすことで、AIは学習方略自体を学習していきます。MAMLやReptileなどのアルゴリズムがMeta-Learningの代表例です。

8.Prompt Tuning（プロンプトチューニング）

Prompt Tuningは、事前学習済みの大規模言語モデルのパラメータを固定し、プロンプトのみを調整することで特定のタスクに適応させる手法です。少ないデータでも効率的にタスク特化型のAIモデルを作ることができます。例えば、「文章生成タスク用のプロンプト：あなたはジャーナリストです。以下のトピックについて、800字程度の記事を書いてください。」といったプロンプトを学習可能なパラメータとして扱い、タスクに最適化していきます。大規模モデルの汎用的な知識を活用しつつ、プロンプトの微調整によってタスク固有の知識を獲得できるのが利点です。

9.Prompt Augmentation（プロンプト拡張）

Prompt Augmentationは、元のプロンプトに関連情報を追加したりパラフレーズしたりすることで、プロンプトを拡張しデータを増強する手法です。限られたデータしかないタスクでAIのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。例えば、質問応答タスクにおいて、「Q: イタリアの首都はどこですか？」というプロンプトに対し、「Q: イタリア共和国の首都はローマですが、そもそもイタリアはどのような国ですか？」のように関連する情報を追加することで、AIは文脈をより深く理解し、的確な回答を生成できるようになります。

10.Unsupervised Prompt Learning（教師なしプロンプト学習）

Unsupervised Prompt Learningは、ラベルなしデータから自動的にプロンプトを生成し、AIモデルを学習させる手法です。人手を介さずプロンプトの自動設計を可能にする画期的なアプローチと言えます。例えば、大量のウェブ記事から、「トピック：[記事のタイトル]、タスク：以下の記事を3文で要約してください。」といったプロンプトを自動生成し、それを用いてAIを学習させることができます。GPT-3の「質問生成」機能などで応用されており、人間の手を借りずに大規模なプロンプトデータセットを構築できる可能性を秘めています。

11.Counterfactual Prompting（反事実的プロンプト）

Counterfactual Promptingは、「もしXが起きていたら」といった反事実的な状況設定をプロンプトに組み込む手法です。因果推論や意思決定タスクにおいて、AIの想像力や論理的思考を促進することが期待されています。例えば、「もしあなたが歴史上の偉人と会話できるとしたら、誰に会って何を尋ねますか？その理由も説明してください。」といったプロンプトを用いることで、AIは仮想的なシナリオを想像し、クリエイティブな発想を生み出せるようになります。

12.Socratic Prompting（ソクラテス式プロンプト）

Socratic Promptingは、対話的な問答を通じて、AIに知識を引き出したり概念の理解を深めたりする手法です。哲学や倫理的推論など、一義的な答えがない問題へのアプローチとして注目されています。例えば、「問い：幸福とは何でしょうか？AIの答え：幸福とは、自分の欲求が満たされ、人生に満足感を感じている状態だと思います。問い：では、欲求を満たすことが常に幸福につながるのでしょうか？」のように、AIの回答に対して更に問いを投げかけることで、段階的に概念の理解を深めていきます。

13.Embodied Prompting（身体化プロンプト）

Embodied Promptingは、ロボットなどの実世界エージェントに対してプロンプトを通じて行動指示を与える手法です。言語情報を実世界の文脈に沿って解釈し、具体的な行動に移せるようAIを学習させることが目的です。例えば、「部屋の中央にあるテーブルの上に、青い箱を置いてください。」といったプロンプトを与えることで、ロボットは環境内のオブジェクトを認識し、適切な行動計画を立てて実行できるようになります。言語と実世界をつなぐ技術として、今後の発展が期待されています。

【おわりに】

以上、AIプロンプト研究における13のモデル開発手法をご紹介しました。これらの手法は、より柔軟で創造的なAIの実現に寄与するものと期待されています。プロンプトを介したAIとの対話は、私たち人間の知的作業のあり方をも変えていくことでしょう。AIと人間が協調的に問題解決にあたる未来に向けて、プロンプト研究から目が離せません。

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