ファインチューニング

事前学習済みモデルを自社データで追加学習させ、特定のスタイル・形式・タスクを習得させること。

プロンプトだけでは安定しない一貫したトーンや出力形式が必要なときに最適。新しい知識の追加なら、RAG の方が安価で最新に保ちやすいことが多い。

関連リソース

LLM ファインチューニング実践

LoRA・QLoRA などのパラメータ効率的手法から従来のフルファインチューニングまで、LLM ファインチューニングの実践ガイド。データセット準備、ハイパーパラメータ調整、評価指標を実際のコード例で解説しており、ゼロから学習するコストなしにベースモデルを特定ドメインに適応させたい ML エンジニアに最適。