AI用語

ファインチューニング

ファインチューニングは、事前学習済みのAIモデルに、特定の分野やタスクのデータを使って追加で学習させる方法です。

概要

ファインチューニングは、汎用的な大量データで学習済みのモデルを、特定の分野やタスクのデータで重みを調整する学習手法である。OpenAIとGoogle Cloudの技術資料がこの意味で説明している。

決まった形式の回答を安定して出したい、特定の分野の言い回しを覚えさせたい、といった目的に使われることが多い。

学習用のデータを集めて整える手間がかかる。まずはプロンプトの工夫や検索の仕組みで足りないかを確かめてから、必要性を判断するとよい。