ファインチューニング（Fine-tuning）

ファインチューニング（Fine-tuning）とは、既に大規模データで事前学習された機械学習モデルや深層学習モデルを、特定のタスクやデータセットに合わせて再学習・微調整する手法です。 転移学習の一種であり、基盤モデルの一般的な知識を活かしつつ、新しい目的に特化した性能向上を効率的に図れます。 具体的には、事前学習済みモデルの重みを初期値として利用し、新たなデータで追加学習することで、少ないデータ量でも高い精度を実現します。 このため、ゼロからモデルを学習させるよりも学習時間が短縮され、リソースの節約にもつながります。 ファインチューニングのメリット： • 少量データでも高性能モデルを構築可能 • 既存の強力な基盤モデルの知識を有効活用 • 特定分野や用途に適したカスタマイズができる 主な適用例として、画像認識モデルを医療画像診断に適用したり、自然言語処理モデルを企業独自の文書分類に活用したりするケースがあります。 ファインチューニングは、AIの実用化において高精度かつ効率的なモデル開発を支える重要な技術です。