ファインチューニングとは？RAGとの違いもわかりやすく解説

一言でいうと

ファインチューニングとは、既にあるAIモデルに追加の学習をさせて、特定の用途に合わせて調整することです。

もう少し詳しく

AIモデルを一から作るには莫大な費用と時間がかかります。そこで、すでに賢くなっているモデルに、自社のデータや専門分野のデータを追加で学習させて、目的に合った振る舞いにするのがファインチューニングです。

たとえば、自社の文体に合わせた文章を書かせたい、専門用語を正しく扱わせたい、といった場合に使われます。

RAGとの違い

• ファインチューニング＝モデル自体に覚えさせる（振る舞い・文体を変えたいとき）
• RAG＝答えるときに資料を検索させる（最新情報・社内情報を正確に答えさせたいとき）

情報を正確に答えさせたい目的であれば、多くの場合RAGの方が手軽で確実です。

関連する言葉

• RAG ／ LLM ／ 機械学習 ／ API