事前学習と微調整を区別する

プロンプト変更はプロンプトエンジニアリングであり、微調整は追加データで学習する方法である。

プロンプト変更はプロンプトエンジニアリングであり、微調整は追加データで学習する方法である。

問題の要件では、微調整は入力プロンプトを書き換えるだけで、モデルの学習は行わないが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。

事前学習は通常、事前に収集した大規模データでモデルを学習する工程である。

事前学習は通常、事前に収集した大規模データでモデルを学習する工程である。

問題の要件では、事前学習は本番データを毎回直接更新する処理であるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。

追加学習後も性能、偏り、安全性、回帰を評価する必要がある。

追加学習後も性能、偏り、安全性、回帰を評価する必要がある。

問題の要件では、微調整を行えば評価や安全性の確認は不要になるが解決する範囲と、別の工程が担う範囲を分けて判断する。