学習済みのモデルに、自分のデータで追加の学習をさせ、特定の分野・口調・形式に最適化する手法です。ゼロから作るより圧倒的に安く、少ないデータでも効果が出ます。
オープンウェイトのモデルなら自前で深く調整でき、商用APIでも軽い微調整を提供する場合があります。用途が固定的で量が多いほど、効果と元が取りやすくなります。
既存のAIに追加学習させて、特定の用途や口調に合わせること。
学習済みのモデルに、自分のデータで追加の学習をさせ、特定の分野・口調・形式に最適化する手法です。ゼロから作るより圧倒的に安く、少ないデータでも効果が出ます。
オープンウェイトのモデルなら自前で深く調整でき、商用APIでも軽い微調整を提供する場合があります。用途が固定的で量が多いほど、効果と元が取りやすくなります。
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