解説文章やデータの「先頭部分」のこと。本研究では、正解に至る思考プロセスの「前半部分」を指し、これをAIに提示することで正解への誘導（条件付け）を行います。さらに詳しく解説プレフィックスとはプレフィックスは、AIの文脈においてモデルへの入力の先頭に付加される情報やトークン列です。主な用途プレフィックスチューニング大規模言語モデルの効率的なファインチューニング手法です。モデル全体ではなく入力先頭の小さなベクトル列のみを学習し、計算コストを大幅に削減します。プレフィックスキャッシュ推論コストの削減技術です。共通するプレフィックスの計算結果をキャッシュし重複計算を排除します。OpenAIのAPIでも提供されています。ビジネスでの意義限られた計算リソースでAIを活用したい企業にとって有用な技術です。この用語が登場した記事(1件)【AI論文解説】「過去の成功」をヒントにAIを賢くする：計算コストを半減させる新学習手法「PrefixRL」AIに難問を学習させる際、過去の成功パターンの「途中経過」をヒントとして与えることで、学習効率を2倍にし、正答率を3倍に高める画期的な手法です。 この記事では、「過去の成功」をヒントにAIを賢くする：計算コストを半減させる新学習手法「PrefixRL」の技術的ポイントと、ビジネスへの影響を解説します。
【AI論文解説】「過去の成功」をヒントにAIを賢くする：計算コストを半減させる新学習手法「PrefixRL」AIに難問を学習させる際、過去の成功パターンの「途中経過」をヒントとして与えることで、学習効率を2倍にし、正答率を3倍に高める画期的な手法です。 この記事では、「過去の成功」をヒントにAIを賢くする：計算コストを半減させる新学習手法「PrefixRL」の技術的ポイントと、ビジネスへの影響を解説します。
