[論文解説] PromptBridge: LLMにおけるプロンプト語のモデル間転送 このアクセンチュア論文の核となるテーマは、PromptBridgeフレームワークです。このフレームワークは、「モデルの切り替え時にプロンプトが機能しない」という問題に対処します。このフレームワークにより、あるモデルで慎重に調整されたプロンプトを、別のモデルが理解し効率的に実行できるクラス最高のバージョンに、自動的かつコスト効率よく「変換」することが可能になります。そのため、高額な手動調整やモデルの再トレーニングは不要です。 対処しなければならない重大な問題点：「モデルのドリフト」 • 背景: 実際のビジネス運用では、コスト、プライバシー、展開の制限、機能要件などの理由で、開発者が基盤となるモデルを変更する必要が生じることがよくあります。 • 問題: 手がかり語はモデルに非常に敏感です。モデルAでは完璧に機能する手がかり語でも、モデルBに直接転送すると、パフォーマンスが著しく低下することがよくあります。 現状: 新しいモデルに適応するために、開発者は通常、各タスクのプロンプト語を再設計する必要があり (繰り返し変更とテストを行う)、これには非常に時間とコストがかかります。 ソリューション：PromptBridge トレーニング不要のフレームワーク。その核となる考え方は、モデルを微調整することではなく、ソースモデルのプロンプトをターゲットモデルのプロンプトに変換するための普遍的な「マッピング関係」を確立することです。 PromptBridge ワークフローは主に 2 つのステップで構成されます。 ステップ1：キャリブレーション - ベースラインの確立。わずかな調整作業のみで済みます。 • MAP-RPE法：この論文では、「モデル適応型反射的手がかり進化」と呼ばれる手法が紹介されています。簡単に言うと、この手法はモデルが自らを「反射」し「反復」することで、特定のタスクと特定のモデルに最適な手がかり語を自動的に見つけることを可能にします。 • このステップを通じて、システムは一連の高品質の「ペア」プロンプト（モデル A で同じタスクを記述する最適な方法と、モデル B で同じタスクを記述する最適な方法）を取得します。 ステップ2：ブリッジの構築 - マッピングの学習。上記で取得したペアデータを使用して、PromptBridgeはソースモデルとターゲットモデル間のプロンプトワードのマッピング関係を学習します。 驚くべきことは、このマッピング関係が確立されると、将来、まったく新しい、これまでに見たことのないタスクに直面したときに、ソース モデルのプロンプト語を提供するだけで、システムがこのマッピング関係を使用して、ターゲット モデルに適応したプロンプト語の最適化されたバージョンを直接生成できることです。 主な利点とハイライト: トレーニング コストがゼロ: 大規模な LLM のパラメータを微調整する必要がないため、計算リソースの消費量が非常に少なくなります。 • プラグ アンド プレイ: さまざまな未知のダウンストリーム タスクを処理するためのキャリブレーションには、少数のサンプルのみが必要です。 • 高い汎用性: 実験では、単一エージェントでもマルチエージェントでも、モデルの切り替え後にパフォーマンスが大幅に向上することが示されています。 • 自動化: もともと人間の経験に依存していた「プロンプト語の変更」のプロセスが、自動化されたアルゴリズム プロセスに変換されました。 要するに： アプリケーションを Gemini 3 から GPT 5.1、Claude、またはその他のモデルに移行したいが、数百または数千のプロンプトを書き換えたくない場合は、PromptBridge が自動化された「翻訳者」として役立ちます。 論文を読む:
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このアクセンチュア論文の核となるテーマは、PromptBridgeフレームワークです。このフレームワークは、「モデルの切り替え時にプロンプトが機能しな](https://pbs.twimg.com/media/G7QKq0dbIAAn0sk.jpg)