プロンプトとアノテーションの役割
プロンプトとアノテーションは、LLMをリトレーニングする際の鍵となる要素です：
1. プロンプト
モデルに応答を生成させる指示を提供します。たとえば、「特定の係数を持つ二次方程式を生成せよ」といった具体的なタスクを指示します。
2. アノテーション
モデルの応答にラベルを付け、間違いを訂正します。これにより、モデルは自身の誤りから学び、性能を向上させます。
リトレーニングのステップ
LLMをリトレーニングする際の基本的なプロセスは以下の通りです。
1. プロンプトの提供
まず、モデルに適切なプロンプトを提供します。以下はその例です：
プロンプト例
「係数が2、3、5の二次方程式を生成してください。」
2. 応答のラベル付けと訂正
生成された応答を確認し、正確性に基づいてラベルを付け、不正解または曖昧な応答に対しては、正しい数学式とその解説を提供します。
3. モデルの性能向上
プロンプトとアノテーションのサイクルを繰り返すことで、モデルの精度を徐々に向上させます。
4．誤った応答の修正（アノテーション）
間違った応答を分析し、修正します。
5. リトレーニングの実行
十分な数のプロンプト、ラベル、修正データを収集した後、モデルを再トレーニングします。この際、次のような技術を活用します：
ハイパーパラメータの調整
学習率やエポック数を最適化します。
転移学習（Transfer Learning）
モデルの既存知識を活かし、新しいデータを統合します。
継続的学習
LLMは、トレーニングを繰り返すことでその性能を向上させます。しかし、一度で完了するものではありません。継続的な評価、フィードバック、改良が必要です。プロンプトとアノテーションを繰り返し試すことで、モデルの性能を維持し、新たな課題に対応できる柔軟性を持たせることが可能になります。