ファインチューニング
ふぁいんちゅーにんぐ
Fine-tuning
一言でいうと
AIモデルを特定の用途に合わせて追加学習させること。
詳しい意味
ファインチューニングは、汎用的なAIモデルに対して、特定の分野や用途に特化したデータで追加学習させる技術です。例えば、一般的なLLMを法律文書に特化させたり、医療用語に強くしたりできます。ゼロからモデルを作るより効率的です。
何に使うか
業界特化型AIの開発。回答品質の向上。特定タスクの精度改善。
どんな時に出るか
「GPT-4をファインチューニングする」「社内データで追加学習」「LoRAでファインチューニング」といった場面で登場します。
具体例
- 社内のFAQデータでLLMをファインチューニングし、カスタマーサポートの精度を上げた。
- ファインチューニング済みモデルは、特定分野での回答品質が大幅に向上する。
初心者向けメモ
ファインチューニングは「万能シェフに和食を特訓する」ようなものです。基本的な料理スキルはあるので、少しの訓練で特定ジャンルのプロになれます。