ファインチューニング
ふぁいんちゅーにんぐ ／ Fine-tuning
定義
ファインチューニングとは、学習済みのモデルを、特定の用途向けのデータで追加学習させる調整のことです。
ファインチューニングは、すでに学習を終えたモデルに、特定の業務や分野のデータを追加で学ばせ、用途に合った振る舞いをさせるための調整方法です。決まった文体や形式で出力させたい、特定の分類作業の精度を上げたい、といった場合に効果があります。一方で、学習用データの準備や費用がかかるほか、元になるモデルが更新されたときに作り直しが必要になることもあります。社内の最新情報を回答に反映させたい場合は、文書を検索して使うRAGの方が向いていることも多いため、目的に応じて使い分けると効率よく進められます。