Fine-tuning（ファインチューニング）は、
既存AIの性格・得意分野を上書きする作業
です。
Fine-tuningとは
- 事前学習済みモデルを使う
- 追加データで再学習する
- 全体を一から学習し直さない
何が変わるのか
① 出力の傾向
- 口調
- 専門性
- 回答スタイル
② 得意分野の強化
- 特定業界
- 社内ルール
- 独自フォーマット
③ 判断基準の変化
- 厳しめ
- 安全寄り
- 断定を避ける
何が変わらないのか
- 基本知識
- 言語能力
- モデルサイズの限界
Fine-tuningは「魔法」ではありません。
Fine-tuningの落とし穴
- データが少ないと過学習
- 偏りが強化される
- 想定外の挙動が出る
使いどころ
- 社内AI
- FAQボット
- 専門特化アシスタント
まとめ
- Fine-tuningは性格調整
- 基礎能力は変わらない
- データ設計が最重要