アルゴリズム 文脈内学習：パラメータ更新なしの学習手法
近年、深層学習技術の進歩により、人間が日常的に使う言葉を処理する自然言語処理の分野でも目覚ましい成果が報告されています。特に、膨大な量の文章データを学習させた大規模言語モデルは、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作り出すことができるようになり、大きな注目を集めています。しかし、これらのモデルは、新しい課題に対応するためには、多くの場合、追加の学習データを与えたり、モデルの構成要素であるパラメータを調整したりする必要があり、その点が課題として認識されています。
このような背景から、近年注目されているのが「文脈内学習」と呼ばれる手法です。従来の深層学習では、大量のデータを用いてモデルを事前に学習させておく必要がありました。一方、「文脈内学習」では、事前に学習させたモデルに対して、新しい課題に関するわずかな情報を与えるだけで、その場でモデルが新しい課題を学習し、対応できるようになるという特徴があります。これは、あたかも人間が新しい状況に柔軟に対応するように、人工知能もより柔軟で効率的な学習が可能になることを示唆しており、今後の発展が期待される研究分野です。