ファインチューニング

ファインチューニングでは、基盤モデルやLLMに、業務の文書や、質問と望ましい答えの組などを追加で学ばせます。文体や専門分野の言い回し、決まった出力の形などを、モデルに身につけさせたいときに使われます。小さなモデル（SLM）を特定の作業に合わせる方法としても使われます。

プロンプトの工夫で足りない場合の選択肢ですが、社内の情報にもとづいて答えさせたいだけであれば、RAGのほうが手軽なことが多くあります。新しい知識を覚えさせるよりも、答え方や振る舞いを合わせる用途に向いています。

学習用のデータをそろえる手間、学習の費用、評価の手順が必要です。元のモデルが新しくなった場合は、学び直しが要ることもあります。重みを公開したオープンモデルでは自社の環境で行えるほか、提供元のしくみでファインチューニングできるサービスもあります。