あるメディア企業が、Vertex AIを使って大規模言語モデルをファインチューニングすることを検討しています。ファインチューニングと、プロンプトエンジニアリング（プロンプト設計のみによる挙動調整）の主な違いとして、最も正確なものはどれですか？
- A. プロンプトエンジニアリングではモデルを学習データで更新するため、ファインチューニングより高い専門知識が必要である
- B. ファインチューニングはプロンプトエンジニアリングより常に安価で、小さなデータセットでも十分な効果がある
- C. ファインチューニングは特定タスク・ドメイン向けのデータでモデルの重みを更新して特化させる手法であり、プロンプトエンジニアリングはモデルの重みを変えずに入力テキストの設計で挙動を誘導する手法。コストと効果のトレードオフが異なる
- D. ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングは同じ手法であり、違いはない
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正解: C
ファインチューニングは追加学習データでモデルの重みを更新し、特定タスク（社内用語理解、特定文体の生成等）に特化させる。計算コストが高く大量の学習データが必要だが、高度な専門性が要る。プロンプトエンジニアリングはモデルの重みを変えず、プロンプト（入力テキスト）の設計で挙動を制御する。コストゼロで即座に試せるが、複雑な専門タスクでの限界がある。両者は同じではなく、ファインチューニングが常に安価でも簡単でもない。プロンプトエンジニアリングはモデルの重みを更新しない。