ファインチューニング
出典: 令和6年度 秋期 応用情報技術者試験 午前 問71 (IPA)
生成 AI のビジネス活用において，独自のデータを学習させることにより基盤モデルを自社の業務やサービスに特化したモデルへとカスタマイズすることを何と呼ぶか。
- ア アノテーション
- イ クラスタリング
- ウ ファインチューニング
- エ プロンプトエンジニアリング
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正解: ウ
- ア: アノテーションは、学習用のデータに正解のラベルや注釈を付ける作業です。
- イ: クラスタリングは、データを似たものどうしのグループに分ける手法です。
- ウ: 基盤モデルに独自のデータを追加で学習させて、用途に特化させるのはファインチューニングなので正しい答えです。
- エ: プロンプトエンジニアリングは、指示の書き方を工夫する方法で、モデル自体を学習させるものではありません。
ポイント
- ファインチューニング: 大量のデータで学習済みの基盤モデルに、目的に合わせた追加のデータを学習させて、特定の用途向けに調整することです。
- プロンプトエンジニアリング は、モデルを再学習させずに、指示文 (プロンプト) の工夫で望む出力を得る方法です。