技術記事要約:
- ファインチューニングは、既存の（事前学習された）モデルを取り、少なくとも1つのモデルパラメータをトレーニングして特定のユースケースに適応させることを定義する
- ファインチューニングは、推論コストを低減するためにAIアシスタントをファインチューニングすることで中心的な利点を持つ
- プロンプトエンジニアリングは、特定のアプリケーションのためにLLMの出力を適応させる標準的な方法である
- RAGおよびファインチューニングがうまく機能する状況が既に述べられている
- オープンウェイトモデルとクローズドウェイトモデルの主な考慮事項は、プライバシーと柔軟性である
考察:
ファインチューニングは、特定のユースケースにモデルを適応させるための重要な手法であり、プロンプトエンジニアリングやRAGなどのアプローチと組み合わせることで効果的に活用できる。また、モデルのサイズやデータセットの品質など、AIプロジェクトにおける様々な要素を考慮することが重要である。
元記事: https://towardsdatascience.com/llm-fine-tuning-faqs-200442827c99