ファインチューニング

ファインチューニング（Fine-tuning）とは、既存の学習済みAIモデル（事前学習モデル）に対して、特定のタスクや分野に特化した追加のデータを読み込ませて再学習を行い、モデルを微調整・最適化することである。

ゼロからAIを作るには莫大なコストと時間がかかるが、ファインチューニングを使えば、既に賢いAI（GPT-4など）を「医療用」「法律用」「社内専用」などに賢くカスタマイズすることができる。

企業が自社専用のAIチャットボットを構築する際などによく用いられる手法であるが、追加学習によって元の能力が低下する「破滅的忘却」という現象が起きることもある。

関連語

• 転移学習
• LLM
• RAG
• 事前学習
• 生成AI