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ファインチューニング
一言でいうと
ファインチューニングとは、学習済みモデルに追加学習を行い、特定の業務やデータに合うよう調整すること。
ポイント
- あらかじめ学んだ能力を利用し、目的に合うデータでモデルの重みの全部または一部を調整する。
- 学習データの品質や偏りによって、性能や出力の傾向が変わる。
まちがえやすいポイント
- プロンプトの工夫は主に入力を変える。ファインチューニングは学習によってモデルを調整する。
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更新日:2026-09-07 · 編集・確認:kakoloop · 編集方針