Few-Shot Learning

「文脈内学習」とは、人工知能、特に文章を扱う大規模な言語モデルにおける、独特な学習方法のことです。人間が例題を見て問題の解き方を理解するように、この方法では、人工知能に少数の例題と新たな課題を与えるだけで、特別な訓練をしなくても課題を解けるようにします。 具体的には、課題と関連した少数の例題をモデルに入力します。それぞれの例題は、「入力」とそれに対応する「正しい出力」のペアで構成されています。例えば、日本語を英語に翻訳する課題であれば、「こんにちは（入力）- Hello（出力）」といった例題をいくつか与えます。そして最後に、翻訳したい日本語の文章だけを入力すると、モデルは与えられた例題から文脈を理解し、対応する英語の翻訳を生成します。 驚くべきことに、この学習過程でモデルの内部にあるたくさんの数値（パラメータ）は一切変化しません。従来の機械学習では、学習データを使ってこれらの数値を調整することで、モデルの性能を向上させていました。しかし、文脈内学習では、モデルは新しい情報を記憶するのではなく、与えられた文脈だけを手がかりに推論を行い、出力を生成するのです。まるで、推理小説の探偵が、限られた手がかりをもとに事件の真相を解き明かすかのように。 この「パラメータを更新しない」という点が、従来の学習方法と大きく異なる文脈内学習の最大の特徴であり、利点でもあります。従来の方法では、学習データを集めたり、モデルのパラメータを調整したりするのに多くの時間と計算資源が必要でした。文脈内学習であれば、例題を少し用意するだけで、すぐにモデルを特定の課題に適応させることができます。これは、まるで人が新しい知識を学ぶ際に、関連する例を少し見るだけで理解できるのと似ています。このように、文脈内学習は、人工知能がより柔軟に、そして効率的に学習するための画期的な方法と言えるでしょう。