AIと機械学習の基礎概念比較問題
「ファインチューニング（Fine-tuning）」と「プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）」の違いとして最も適切な説明はどれか？
A.ファインチューニングはモデルのパラメータ自体を追加データで更新・調整するのに対し、プロンプトエンジニアリングはモデルを変更せず入力文の設計でモデルの出力を制御する← 正解
✓ 正解です。ファインチューニングはモデルパラメータを更新してタスク特化させ、プロンプトエンジニアリングはパラメータを変えず入力の工夫で望ましい出力を引き出す手法です。
B.ファインチューニングはコストが低く、プロンプトエンジニアリングは高い計算コストと大量データが必要である
✗ 逆です。ファインチューニングは計算コストや大量のデータが必要であり、プロンプトエンジニアリングは比較的低コストで実施できます。
C.ファインチューニングはテキスト生成にのみ使用でき、プロンプトエンジニアリングは画像生成にのみ使用できる
✗ 両手法ともテキスト・画像など複数のタスクに幅広く応用可能であり、特定タスクに限定されません。
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技術であり、呼び方が異なるだけである
✗ 両者は全く異なる技術です。パラメータを変更するかどうかという根本的な違いがあります。