教科書で学ぶ学習の転用と代表的な深層学習モデル
定義事前学習済みのモデルに、目的の作業に合ったデータで追加の学習をさせ、その用途向けに調整することをファインチューニングという。
解説モデルを一から作り直すのではなく、すでに身につけた特徴を生かしたまま、重みなどのパラメータを目的に合わせて動かす。そのため、ゼロから学習させる場合よりも、必要なデータの量や計算にかかる時間を抑えやすい。例えば、一般的な文章で学習した言語モデルに、ある病院の問診の記録を学ばせ、医療の用語に強い応答をさせるといった使い方がある。
たとえ学校で基礎を身につけた新入社員が、配属先の部署で、その部署ならではの仕事の進め方を短い研修で覚えるようなもの。
記憶フックfine は「細かい」、tuning は「楽器の調律」。できあがった楽器の音を最後に細かく合わせる作業になぞらえた名前である。