ファインチューニングとは？
読み方: ファインチューニング
30秒まとめ
既存のAIモデルを特定のタスクやデータに合わせて追加学習させる技術。
ファインチューニングの意味・定義
ファインチューニング（Fine-tuning）は、事前学習済みのAIモデルを、特定のタスクやドメインに特化させるために追加のデータで学習させる技術です。例えば、汎用的なLLMを医療、法律、金融などの専門分野のデータで追加学習させることで、その分野に特化した高精度なモデルを作成できます。プロンプトエンジニアリングだけでは対応しきれない専門的なタスクや、特定のフォーマット・スタイルでの出力が必要な場合に有効です。OpenAI、Google、Anthropicなどが自社モデルのファインチューニングAPIを提供しています。