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ファインチューニング
事前学習モデルを特定タスクに合わせて再学習
Fine-tuningは、すでに汎用知識を持つPre-trainedモデルを特定の目的に合わせて調整する学習方法です。全重みを更新するFull Fine-tuningと、一部の層のみ更新する方法があります。核心原理は転移学習（Transfer Learning）です。Pre-trainingで習得した言語理解能力を維持しながら、新しいドメインのパターンを追加学習します。例えば、医療論文データでFine-tuningすると医療専門モデルに、法律文書ですると法律専門モデルになります。学習率をPre-trainingよりはるかに低く設定して既存知識を破壊しないことが重要です。
キーコンセプト
1
Pre-trained Base Modelを選択（GPT、LLaMA、Mistral等）
2
タスク別学習データを準備（入力-出力ペア、数千〜数万件）
3
学習率を低く設定（1e-5〜5e-5、Pre-training比10〜100倍小さく）
4
タスクデータで重みを更新 — 既存知識を維持しながら新パターンを学習
5
検証データで過学習チェック（Early Stopping）
6
評価指標で性能確認（精度、F1、BLEU等）
メリット
- ✓ Pre-trainingに比べはるかに少ないデータ/コストで専門化
- ✓ ドメイン特化性能が大幅向上
- ✓ 既存の汎用知識は維持
- ✓ オープンソースBase Modelの活用が可能
デメリット
- ✗ 高品質な学習データが必要
- ✗ Catastrophic Forgetting — 既存能力低下のリスク
- ✗ ハイパーパラメータチューニングが必要
- ✗ Full Fine-tuningはGPUメモリが大量に必要
ユースケース
医療/法律/金融専門モデル
Instruction Following（指示追従学習）
感情分析モデル
コード生成専門モデル
特定言語強化（日本語、韓国語等）