大規模言語モデルの使用方法として、以下の3つのアプローチがあります。それぞれの特徴と利用シナリオを比較表にまとめます。
| 特徴 | 事前学習済みモデル | ファインチューニング済みモデル | プロンプトエンジニアリング |
|---|---|---|---|
| 定義 | 大量のデータで一般的な知識を学習させたモデル | 特定のタスクやドメインのデータで追加学習を施したモデル | 特定のタスクを解決するためにモデルに特定の入力（プロンプト）を与える方法 |
| 主な利点 | 汎用的で広範な知識を持っているため、多くの異なるタスクに応用可能 | ターゲットとする特定のタスクやドメインに最適化されているため、効果が高い | 特別な学習や追加のデータセットなしで、プロンプトの工夫によってモデルの出力を最適化可能 |
| 主な欠点 | 特定のタスクやドメインに対する最適化が不十分であることが多い | ファインチューニングには追加のデータと計算リソースが必要 | 効果的なプロンプトをデザインするには専門知識や試行錯誤が必要 |
| 適用シナリオ | 一般的な質問応答や文書生成など広範囲にわたるタスク | 特定の分野や業種での応用、例えば医療文書の解析や法律文書の要約 | データが限られている場合や迅速なプロトタイピングが必要な場合 |
この表は、各アプローチの特徴と利用シナリオを概説するもので、具体的な使用状況や目的に応じて最適な方法を選択するための基準になります。