ファインチューニング（Fine-Tuning）とは、事前に大規模なデータセットで学習された機械学習モデルを、特定のタスクや領域に合わせて微調整する手法です。これにより、効率的かつ高精度なモデルを構築することができます。
ファインチューニングの仕組み
- 事前学習モデルの利用: 大規模なデータセットで学習済みのモデルを出発点とします。これにより、基礎的な知識を持ったモデルを利用できます。
- 特定タスクへの適応: 目的のタスクに関連する小規模なデータセットを使用して、モデルのパラメータを微調整します。
- パラメータの微調整: モデルの一部または全体のパラメータを再学習し、特定のタスクに最適化します。
ファインチューニングのメリット
- 学習時間の短縮: ゼロからモデルを学習するよりも短時間で高性能なモデルを構築できます。
- 精度の向上: 特定のタスクに最適化されたモデルを作成することで、精度が向上します。
- 計算資源の節約: 大規模モデルの全パラメータを再学習する必要がないため、計算資源を節約できます。
ファインチューニングの応用例
- 自然言語処理（NLP）: 事前学習済みの言語モデルを特定のタスク（例：感情分析、質問応答）に適応させる。
- 画像認識: 事前学習済みの画像分類モデルを特定の画像データセットに適応させる。
- 音声認識: 事前学習済みの音声認識モデルを特定の音声データに適応させる。
ファインチューニングは、限られたデータや計算資源で高性能なモデルを効率的に構築するための重要な技術です。
