プロンプトだけで自然言語処理モデルを作成するフレームワーク「Prompt2Model」が登場しました。
カーネギーメロン大などの研究グループによる発表です。
○ Vijay Viswanathan et al. Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions
LLMとの連携でモデルを開発するのは非常に便利な方法です。
しかし時間もコストもかかってしまうので、まだ最も効率がいい状態とは言えません。
そこで研究者らはプロンプトでダイレクトに自然言語処理モデルを作成するフレームワークを開発しました。以下、発表のまとめです。
■「Prompt2Model」の主な機能
プロンプトを用いて、特定のタスクに特化した効率的なNLPモデルを生成する
■フレームワーク概要
①プロンプトを指示とデモンストレーションに分割する
②既存のデータセットを関連性順にランク付けする
③タスクに関連するデータを取得する
④LLMを用いて、疑似ラベル付きのデータセットを生成
⑤適切な事前訓練済みモデルを選択し、生成されたデータセットで微調整を行う
⑥生成されたモデルが最初の指示に対して正確に対応しているかを評価する
このような技術を活用すると、小規模な計算リソースでも高性能なNLPモデル（ex. チャットボット、感情分析ツール、DB検索システムなど）をデプロイできる可能性があります。
