# 概要

### モデル微調整とは何か？

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は**モデル微調整**機能を構築し、**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ています。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
実行できます。

![Alt text](https://fptcloud.com/wp-content/uploads/2025/02/Model-Fine-tuning-Overview.png)

この合理化されたアプローチにより、**モデル微調整は**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、かつ正確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ケース：

* モデルに**特定の分野**（医療、法律、金融など）**の専門知識**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）でより優れた性能を求める場合。
* **特定のトーンやスタイル**（例：正式な文書、ブランドの声）にモデルを適合させる必要があります。
* プロンプトエンジニアリングやベッドリングでは得られない**高い精度**が必要です。

ただし、以下の場合にはモデルの微調整は不要です：

* **プロンプトエンジニアリング**や**ワンショット/ファースショット**学習でタスクが解決できる場合。
* コンテンツのフィルタリング/分類のみが必要な場合（埋め込みモデル＋分類器で十分）。


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GET https://ai-docs.fptcloud.com/ai-factory-guideline-jp/fpt-ai-studio/sbisu/moderuno/gai-yao.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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