あらゆる書籍、記事、文書を読み漁りながらも、貴社特有のニーズや業界のニーズについては全く知らない優秀な従業員を雇ったと想像してみてください。彼らは一般知識は豊富ですが、追加のトレーニングを受けなければ、貴社の特定の課題を解決することはできません。

これは、GPT、Claude、LLaMAといった大規模言語モデルを開発する際に開発者が直面する可能性のある状況です。これらのモデルはインターネット規模のデータを用いた学習によって膨大な知識を有していますが、特殊なタスク向けにそのままでは最適化されていない可能性があります。

ファインチューニングとは、これらの汎用的なAIモデルに、特定のアプリケーションに特化したスキルを学習させるプロセスです。ゼロから開発を始め、数百万ドルもの費用をかけて新しいモデルを学習させるのではなく、ファインチューニングによって既存のモデルを適応させ、医療診断、法務文書分析、顧客サービス、コード生成など、特定のニーズに対応できるようになります。