ファインチューニング

詳しい解説

ファインチューニングとは、大規模言語モデル（LLM）をベースに、特定の用途・業界・企業向けのデータで追加学習させることで、より専門的な応答ができるモデルを作る手法です。

汎用モデル（ChatGPTなど）は幅広い用途に対応できますが、「当社の商品説明の文体で書く」「この業界特有の専門用語を正確に使う」といった細かい要求には限界があります。ファインチューニングを行うことで、こうした特定の要件に特化したモデルが作れます。

現場での使い方・事例

カスタマーサポートの応答品質向上：過去の優良な対応事例をデータとして学習させることで、自社のサービスや文体に合った回答を安定して生成できるモデルを構築できます。

専門文書の生成：法務・医療・製造など、専門用語が多い業界では、標準モデルより正確な文書生成が可能になります。

RAGとの使い分け

ファインチューニングとRAGはよく比較されます。RAGは「参照する資料を変えることで回答内容を変える」のに対し、ファインチューニングは「モデル自体の振る舞いや知識を変える」アプローチです。最新情報への対応・コスト・柔軟性の面ではRAGが優れており、文体・口調・深い専門知識の定着にはファインチューニングが向きます。多くの場合、RAGから始めて必要に応じてファインチューニングを検討する順序が現実的です。