テクノロジ系 / 基礎理論
ファインチューニング
ファインチューニングは、事前学習済みのモデルを、特定の用途向けに追加で調整することです。
もう少し詳しく
幅広く事前学習したモデルに、目的の用途に合ったデータで追加の学習をさせ、その用途に適応させることです。一から学習するより少ないデータと手間で、特定タスクに高い性能を出せます。事前学習と組み合わせて、モデルを実用に役立てる調整の段階です。
試験での見方
例：事前学習済みモデルを、自社の用途のデータで追加調整するのがこれです。
テクノロジ系 / 基礎理論
ファインチューニングは、事前学習済みのモデルを、特定の用途向けに追加で調整することです。
幅広く事前学習したモデルに、目的の用途に合ったデータで追加の学習をさせ、その用途に適応させることです。一から学習するより少ないデータと手間で、特定タスクに高い性能を出せます。事前学習と組み合わせて、モデルを実用に役立てる調整の段階です。
例：事前学習済みモデルを、自社の用途のデータで追加調整するのがこれです。
事前学習済みモデルを用途向けに追加調整する点が核心です。事前学習との順序・関係が頻出です。