- 大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングは特定のタスクを処理する能力を向上させるために重要
- ファインチューニングには、事前に学習されたLLMを特定のタスクに合わせたデータセットで追加で学習するプロセスが含まれる
- ファインチューニングの方法には、Supervised Fine-Tuning（SFT）、PEFT、RLHF、RAFT、Transfer Learning、Sequential Fine-Tuning、In-Context Learning などがある
- ファインチューニングを通じて、AI開発者はLLMのパフォーマンスを向上させることができる
私の考え: ファインチューニングは、LLMをカスタマイズして特定のニーズに合わせるための重要な技術です。様々なファインチューニング手法を理解し適用することで、AI開発者はLLMのパフォーマンスを向上させることができます。ただし、ファインチューニングされたモデルが新しい役割で頑健かつ信頼性があることを確認するためには、関連する課題を慎重に考慮する必要があります。
元記事: https://www.blockchain-council.org/ai/how-to-fine-tune-llm-to-teach-ai-knowledge/