| 日本語 | ファインチューニング |
|---|---|
| English | Fine-tuning |
| 中文 | 微调 |
ファインチューニングとは
ファインチューニングは、事前学習済みのAIモデルに、自社や特定業務のデータで追加の学習を行い、用途に合わせて調整することです。社内用語や文書の書式、特定の判定基準などをモデルに覚えさせたい場合に使われます。知識の追加だけが目的ならRAGの方が更新しやすく、両者を目的に応じて使い分けます。
Definition (English)
Additional training of a pre-trained model on company- or task-specific data to adapt it. It is used to teach in-house terminology, formats or judgment criteria, while RAG is often better for adding frequently changing knowledge.
释义(中文)
在预训练模型基础上,用企业或特定业务数据进行追加训练以适配用途。适用于让模型掌握内部术语、格式或判定标准;若只是补充知识,RAG通常更易更新。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集:ファインチューニング」https://mfg-ai.com/terms/fine-tuning(CC BY 4.0)
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/fine-tuning"> <p>ファインチューニングは、事前学習済みのAIモデルに、自社や特定業務のデータで追加の学習を行い、用途に合わせて調整することです。</p> <footer>出典:<a href="https://mfg-ai.com/terms/fine-tuning">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集:ファインチューニング」</a>(<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>)</footer> </blockquote>