ファインチューニングとは？

ファインチューニングとは？

ファインチューニングとは、すでに大量のデータで学習済のモデルを、ある利用目的に沿ってパラメータを微調整すること。

これだけだと、分からんと思うので、要するに、

既にあるモデル（AIの頭）を、自分の使いたい目的に合わせてちょっとだけいじる、ってこと。

 

現実世界で例えるとこんな感じ。

有名大学を卒業した新卒A君（＝これが既存の学習済モデル）。
くつした株式会社で戦力になるには、くつした株式会社のお作法や社内ルールや、なんやかんやを覚えていかないといけない。この「くつした株式会社のなんやかんやを覚える」ってのが、ファインチューニングって感じ。

新卒A君がそのままくつした株式会社で使えない、ってわけじゃないんだけど、ファインチューニング（ここでいう、なんやかんやを追加で覚える）したほうが使い勝手良いよねーという話。

 

正直、普段の日常でAIを使う人にとってはそこまで使わない言葉かも。

ただ、AIの土台にはこういった技術が使われているんだーというところだけ何となく理解できていればOKかな。

 

※初心者向けに、かなーり分かりやすく嚙み砕いて書いています。
大幅な間違いはご指摘ください。多少の言葉の揺らぎはご愛嬌。