生成AIのビジネス活用において、独自のデータを学習させることにより基盤モデルを自社の業務やサービスに特化したモデルへとカスタマイズすることを何と呼ぶか。

選択肢

• アアノテーション
• イクラスタリング
• ウファインチューニング
• エプロンプトエンジニアリング

正解と解説

正解：ウ ファインチューニング

ファインチューニングは、大量のデータで事前学習された基盤モデルに対し、自社固有のデータで追加学習を行い、特定の業務やドメインに適した振る舞いへ調整する手法である。モデルの重みそのものを更新する点で、入力の工夫だけで結果を制御するプロンプトエンジニアリングとは異なる。

選択肢ごとの解説

• アアノテーションは学習データに正解ラベルを付ける作業。
• イクラスタリングはデータを類似性でまとめる教師なし学習の手法。
• ウ正解。独自データの追加学習で基盤モデルを特化させること。
• エプロンプトエンジニアリングは指示文の工夫であり、モデル自体は変えない。

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