AIF生成AIの基礎

ファインチューニングを実施する主な目的として最も適切なものはどれですか。

A
特定の業務や分野に合わせて基盤モデルの性能を向上させる
✓ 正解
ファインチューニングでは既存の基盤モデルに追加学習を行い、医療や金融など特定分野での精度や応答品質を高めることが主な目的です。
B
GPUを使わずに学習できるようモデル構造を変更する
GPU利用の有無は学習環境やモデル規模に依存します。ファインチューニング自体がGPU不要にする技術ではありません。
C
学習データを暗号化してセキュリティを向上させる
データ暗号化はセキュリティ対策の一つですが、モデル性能を向上させる学習手法であるファインチューニングとは役割が異なります。
D
推論時のトークン数を自動的に削減する
トークン数の削減はプロンプト設計やモデル最適化で対応する内容です。ファインチューニングの本来の目的ではありません。

解説

ファインチューニングは、事前トレーニング済みの基盤モデルに対して特定分野のデータを追加学習させ、専門知識や特定タスクでの性能を向上させる手法です。例えば医療、法務、社内FAQなどの用途に適しています。一方、GPU不要化や暗号化、トークン削減はファインチューニングの目的ではなく、それぞれ異なる技術や運用方法によって実現されます。

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