用語集
ファインチューニングふぁいんちゅーにんぐ
事前学習済みモデルを、特定用途のデータで追加学習して調整する手法。
事前学習済みモデルを、特定用途のデータで追加学習して調整する手法。
ファインチューニング（fine-tuning、微調整）とは、あらかじめ大量のデータで学習させた学習済みモデルを土台に、特定の目的や分野に合わせたデータで追加学習を行い、性能を調整する手法です。
ゼロから学習するより少ないデータと計算量で、特定用途に強いモデルを作れるのが利点です。基盤となるプレトレーニング（事前学習）で汎用的な能力を身につけたモデルに、専門文書や自社データを学ばせて社内向けに最適化する、といった使い方をします。既存の知識を別の課題へ応用する転移学習の代表的な手段の一つと位置づけられます。プロンプトの工夫だけで対応する方法との違いも押さえておきます。