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— Glossary
Fine-tuning
読み: ファインチューニング
短い定義
Fine-tuning (ファインチューニング) は、事前学習済み LLM に独自データセットを追加学習させて挙動を調整する手法です。プロンプトでは制御できない深い特化が可能になります。
詳細解説
Fine-tuning は OpenAI / Anthropic / Google が提供する有料機能で、自社のデータ (入出力ペア数百〜数万件) を渡すと特化モデルが返ってきます。同じタスクを毎回プロンプトで指示する手間を省き、応答速度・コスト・精度すべてで優位に。ただし汎用性は落ちるため、用途を絞った運用向け。LoRA / PEFT などの軽量手法で個人 PC でも実行可能になりつつあります。
実装例 / 使い方
- 01OpenAI GPT-3.5 Turbo を fine-tune して社内 FAQ ボット
- 02Llama 3 を LoRA で日本語 fine-tune
- 03Anthropic Claude は現状 fine-tuning 提供なし (RAG / Few-shot 推奨)
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— IMPLEMENT
Fine-tuningを、実際に活用する
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