ファインチューニング

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用語解説

ファインチューニングは、事前学習したモデルを、目的の用途のデータで追加学習し、その用途に合わせて調整することです。

■ 試験で押さえるポイント

  • すべてのパラメータを更新する方法と、一部だけを更新する方法があります。

  • 少ないデータでも、高い性能を得やすくなります。

  • 特定のデータに合わせすぎると、元の汎用的な能力が失われることがあります。

■ 選択肢での判断ポイント

事前学習済みのモデルを、目的のデータで更新する処理です。

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