ファインチューニング

詳しく説明すると

ファインチューニングとは、既にできあがっているAIに追加の訓練を施して、振る舞いそのものを作り替える手法のことです。日本語では追加学習と呼ばれることもあります。

たとえるなら、経験豊富な中途社員に、自社流の研修を受けさせて型を叩き込むことです。研修後は、いちいち指示しなくても自社の流儀で動くようになる。その代わり、研修には教材(大量の質の良いデータ)と、時間と、費用がかかります。

中小企業の実務でこの言葉に出会うのは、たいてい業者の提案書の中です。ここで効くのが、RAGとの区別です。資料を読ませて答えさせたいだけならRAG(本を渡す)で足りることが多く、ファインチューニング(社員を作り替える)まで必要な場面は限られます。文体や口調を厳密に統一したい、大量の定型判断を高速にこなしたいなど、明確な理由があるときの選択肢です。提案書に「貴社専用AIを構築」とあったら、中身がどちらの方式なのかで費用の妥当性はまるで変わります。方式を明快に答えられるかどうかは、業者の誠実さの物差しにもなります。

もうひとつ知っておきたいのは、身近なところに「軽い代替手段」があることです。多くのAIサービスには、口調や前提を毎回自動で読み込ませる設定(カスタム指示と呼ばれる機能)があります。会社の基本情報や文体の好みをそこに書いておくだけで、本体を作り替えずに「うちらしい答え」へかなり寄せられます。大掛かりな工事の前に、まず設定と指示文の工夫で届くかどうか。順番としてはそちらが先です。

関連語: 「RAG(ラグ)」 「学習」 「LLM(エルエルエム)・大規模言語モデル」