ソフトプロンプト (Prefix Tuning)
読み: そふとぷろんぷと
最終更新: 2026-07-29・AI PICKS編集部
定義
ソフトプロンプトとは、自然言語の代わりに学習可能な埋め込みベクトルを入力の先頭に付加し、モデル本体の重みは凍結したまま出力を制御するプロンプトチューニング手法のこと。
ソフトプロンプト (Prefix Tuning)とは — 詳しく解説
ソフトプロンプトは2021年に提案されたパラメータ効率的ファインチューニング(PEFT)の一手法で、自然言語ではなく学習可能な連続ベクトル(仮想トークン)を入力に付加し、モデル本体の重みは凍結したまま出力を制御する。フルファインチューニングより学習コストが小さく、タスクごとに軽量なベクトルを差し替えるだけで使い分けられる点が業界標準の利点とされる。一方2026年時点の実運用では、学習済みベクトルが特定のモデルバージョンや量子化設定に強く依存し、モデル更新のたびに再学習が必要になる落とし穴が指摘される。学習には勾配計算用のローカル環境が要るため、クローズドAPI系のモデルでは原則使えずオープンウェイトモデルが対象になる。現場での選び方は、少量データで複数タスクを切り替えたいならソフトプロンプト、解釈性や共有のしやすさを優先するなら自然言語のfew-shotプロンプトやLoRAが選ばれる傾向にある。コスト感としてはフルファインチューニングより大幅に安いが、通常のプロンプトエンジニアリングより学習環境構築の相場感は高くなる。
ソフトプロンプト (Prefix Tuning)の使用例
- システムプロンプト全体を書き換える代わりに、タスクごとに学習した20次元の仮想トークン列を入力先頭に挿入して出力スタイルを切り替える。
- 分類タスク用に学習したソフトプロンプトを差し替えるだけで、同じベースモデルのまま複数の分類基準に対応させる。
ソフトプロンプト (Prefix Tuning)に関連するAIツール
関連用語
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