ファインチューニングとは

ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIモデルに追加学習を行い、特定の目的に合わせて性能を調整することです。

最初からAIを作るのではなく、既存のモデルを活用して必要な部分だけを学習させるため、効率よく高性能なAIを作れる特徴があります。

例えば、一般的な文章を学習したAIに対して、医療分野のデータを追加で学習させると、医療用の質問に強いAIへ調整できます。

また、画像認識AIに特定の商品画像を学習させ、商品の自動判別に利用するケースもあります。

ITパスポート試験では、「事前学習済みモデルを目的に合わせて追加学習する技術」である点を覚えておきましょう。

特に、「既存モデルを利用することで学習時間やコストを減らせる」という特徴が重要です。

また、AIの出力層やパラメータを調整して、特定タスク向けに最適化する点もポイントです。

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