LLM 少ない例で賢く学習：Few-shot
近年の技術革新により、人工知能は目覚ましい発展を遂げてきました。この発展を支えているのが、膨大な量の情報を用いた学習です。まるで、多くの経験を積むことで賢くなる人間のように、人工知能も多くの情報を学習することで精度を高めていきます。しかし、現実には十分な量の情報を集めることが難しい、あるいは情報収集に多大な費用がかかるといった問題が存在します。
このような問題を解決する手段として、近年注目を集めているのが「少ない例」から学習する手法です。この手法は、限られた情報からでも一定の成果を得られるよう工夫されており、情報収集の手間を大幅に減らすことができます。従来の方法では、大量の情報を用いて人工知能を訓練しなければ高い精度は期待できませんでした。いわば、多くの経験を積まなければ一人前になれない職人のようなものです。しかし、この「少ない例」から学習する手法は、従来の方法とは全く異なるアプローチであり、少ない情報からでも高い精度を実現できる可能性を秘めています。
具体的には、既に学習済みのモデルをわずかな追加情報で微調整する方法や、少ない情報でも効率的に学習できる特別な仕組みを組み込む方法など、様々な工夫が凝らされています。まるで、熟練の職人が少しの手ほどきで新しい技術を習得するかのようです。このように、「少ない例」から学習する手法は、情報収集の負担を軽減しながら人工知能の性能向上を図る、画期的な技術として期待されています。今後の更なる発展により、様々な分野での応用が期待されます。
