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ファインチューニングとは?仕組みや転移学習、RAGとの違い、そして実施方法まで徹底解説 | WEEL
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ChatGPTをはじめとする生成AIは、事前に学習した膨大な量の情報を基に幅広い質問に回答するツールです。... ChatGPTをはじめとする生成AIは、事前に学習した膨大な量の情報を基に幅広い質問に回答するツールです。しかし、ビジネスや特定の領域に特化して使いたい場合、十分な回答が得られないとお悩みの方もいるでしょう。 社内情報など追加のデータを利用したファインチューニングにより、特定の領域に特化した回答が可能になり、自社専用のオリジナルツールとして活用できます。 今回の記事では、ファインチューニングの概要や仕組みから、ChatGPT(LLM)で使われる理由、具体的な利用法、そして転移学習との違いについて解説します。 ファインチューニングの基本 生成AIを活用して業務効率化や新しいサービスを検討する際、一般的なモデルだけでは期待するレベルの成果を得るのは難しいでしょう。モデルの学習を特定の領域に特化させたり、最新のデータを取り入れたりするには、ファインチューニング(fine-tuning)を実施しま