モデルの微調整

モデル微調整とは？

微調整とは、特定の領域や対象ユースケースにおいてより優れた性能を発揮させるため、基盤となる言語モデル をデータセットで学習させるプロセスである。モデルに既に組み込まれた基礎知識を活用することで、微調整は カスタマーサポートの自動化、医療テキストの分類、法的文書の要約といったタスクに特化させることを可能 にする。この手法は、モデルを一から学習させる場合に比べて必要な時間とリソースを大幅に削減しつつ、高い 精度と関連性を実現する。

この高まる需要に応えるため、FPT Smart Cloudが開発したモデル微調整はユーザーフレンドリーな設計となっ ており、FPT AI Factory Portal上のシンプルなインターフェースを通じてAIのカスタマイズを可能にします。 ユーザーはデータセットのアップロード、トレーニングハイパーパラメータの設定、インフラストラクチャの 構築を、わずか数回のクリックで完了できます

この合理化されたアプローチにより、Model Fine-tuningは組織がAIの潜在能力を最大限に引き出し、独自のビ ジネスニーズに合わせたよりスマートで高速、かつ高精度なソリューションを実現することを可能にします。

モデル微調整はいつ使うべきか？

モデル微調整が有用な場合：

• モデルに特定の分野の知識（例：医療、法律、金融）を理解させたい場合。

• 特定のタスク（例：翻訳、要約、コード生成）でより良い性能を求めるとき。

• 特定のトーンやスタイル（例：正式な文書、ブランドの声）にモデルを合わせたい場合。

• プロンプトエンジニアリングやベッドイングでは達成できない精度が必要な場合。

ただし、以下の場合にはモデル微調整は必要ありません：

• あなたのタスクはプロンプトエンジニアリングまたはワンショット/ファースショット学習で解決 できます。

• コンテンツのフィルタリング/分類のみが必要（埋め込みモデル＋分類器で十分）。