ファインチューニングは、事前学習済みモデルを特定のタスクに適応させるために追加のトレーニングを行うプロセスです。事前学習モデルの知識を活用することで、少量のデータでも高精度なモデルを構築できます。NLPや画像認識の分野で特に広く用いられています。
目次
重要性
ファインチューニングは、AIモデルの性能を最大限に引き出すための効果的な手法です。この技術を活用することで、既存の大規模モデルを効率的に応用し、新しいタスクに適応させることができます。医療や金融など、データが限られている分野で特に有用です。
用語の使われ方
ファインチューニングを行うには、まず事前学習済みモデルを選択し、新しいタスク用のデータセットを準備します。その後、出力層を再構成し、モデル全体または一部を再トレーニングします。Pythonでは、Hugging Face TransformersやTensorFlowを活用して簡単に実装可能です。
