# 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）。
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