プロンプトチューニングを活用したモデル重みを変更しない非破壊的継続学習

プロンプトチューニングを活用したモデル重みを変更しない非破壊的継続学習とは

プロンプトチューニングを活用したモデル重みを変更しない非破壊的継続学習とは、大規模言語モデル（LLM）などの事前学習済みモデルの重みを固定したまま、新しいタスクやデータに適応させる継続学習のアプローチです。この手法は、従来のファインチューニングで問題となる「破滅的忘却」（以前学習した知識を忘れてしまう現象）を回避し、モデルの汎用性を維持することを目的とします。具体的には、モデルの入力に付加する「プロンプト」を最適化することで、モデルの振る舞いを制御し、新しい知識を効率的かつ非破壊的に組み込みます。これにより、モデル全体の再学習や大規模なモデル重み変更が不要となり、計算リソースの節約と継続的な知識更新が可能になります。親トピックである「継続学習の課題」が示すように、モデルの適応性と安定性の両立を実現する重要な技術です。

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