GLOSSARY
ファインチューニング
事前学習済みモデルを、独自のサンプルで追加学習して特定のスタイル・タスク・領域に適応させることです。
ファインチューニングは、事前学習済みモデルを厳選したサンプル — 自社のサポート対応記録、作家のポートフォリオ、社内スタイルのコード — で追加学習し、出力を特化させることです。汎用モデルがブランドの声・領域の専門家・タスクの専門家になる仕組みです。
近年は安価な代替もあります。例を添えたプロンプト（few-shot）や、回答時に事実を注入する検索システムです。それでも、大量の一貫したスタイルや、プロンプトでは安定して誘導できない振る舞いが要るときはファインチューニングが優位で、OpenAI から Leonardo.AI・Replicate まで自助で行えます。