Model Customization（モデル調整）とは？

01 / UNDERSTAND

仕組みと使いどころ

代表的な方法には、正しい入出力例を学ばせる教師ありファインチューニング、好ましい応答と好ましくない応答の組を使う選好最適化、評価関数などのフィードバックを用いる強化ファインチューニング、大きな教師モデルの知識を小さな生徒モデルへ移す蒸留があります。モデルの重みを更新するため、書式、文体、指示への応答などを特定用途に合わせられます。一方、調整だけで品質向上が保証されるわけではなく、学習対象外の用途への効果も保証されません。まずプロンプト調整やRAGで目的を満たせるかを検討し、実際の入力を代表するテストデータで結果を評価する必要があります。利用可能な方式や対象モデルはサービスごとに異なります。

02 / IN PRACTICE

Model Customizationの活用例

03 / GOOD TO KNOW

使うときのポイント

調整前の基準結果を残し、学習用とは別の代表的なテストデータで比較します。対象モデル、対応方式、データ形式、料金、権限などは利用サービスの公式資料で確認してください。