微調整

ファインチューニングは、特定のタスクに合わせて大きな言語モデルみたいな事前学習済みモデルのパフォーマンスを向上させるための手法だよ。このプロセスは、すでにたくさんのことを知ってるモデルを使って、新しいターゲットデータを使ってさらにトレーニングする感じ。

なんでファインチューニングするの？

ファインチューニングは大事だよ。モデルが人間の指示によりよく従えるようになるし、いろんなタスクでうまく機能するから。モデルが大きくなるにつれて、全体のトレーニングは時間とリソースの面でコストがかかるから、ファインチューニングを使うとリソースをもっと効率的に使えるんだ。

ファインチューニングは、特定のタスクに関連する少数の例をモデルに与えることが一般的だよ。そうすることで、モデルはそういう状況でより良い判断ができるようになるんだ。ファインチューニングにはいろんな方法があって、調整の仕方や学習の速さが違ったりするよ。

ファインチューニングはいい結果を出すことがあるけど、課題もあるよ。適切な設定を見つけるのがめっちゃ重要で、設定が悪いと学習に問題が出ることもあるんだ。それに、方法によっては良い結果を出すのに他の方法よりも多くの例が必要だったりする。