ファイントゥーン（微調整済み）
term_id: fine_tuned
Category: training_techniques
Definition
ファインチューニングとは、すでに大規模で一般的なデータセットで学習済みのモデルを取得し、より小さくタスク固有のデータセットでその学習を継続する技術です。この手法は、事前学習によって獲得された一般的な特徴表現を活用し、特定のプロフェッショナル領域や特殊な用途に合わせてモデルのパラメータを調整することで、少ないデータ量でも高い精度を実現します。
Summary
特定のダウンストリームタスクに適応させるために、事前学習済みモデルを特定のデータセットでさらに訓練するプロセス。
Key Concepts
- 転移学習
- 重み更新
- タスク固有
- 事前学習済みモデル
Use Cases
- 法的文書レビュー用のLLM適応
- 産業欠陥検出用のビジョンモデルのカスタマイズ
- 特定のアクセントに対応する音声認識の専門化