ファインチューニング概要　RAGとの比較

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ファインチューニングとは？

 
ファインチューニングは、生成AIモデルに追加の独自データを学習させる方法の一つです。
インターネットなどで公開されている情報などから学習済の生成AIモデルに、自社のデータなど特別なデータを学習させることで、モデル自体を特定の目的に専門特化したオリジナルなものにアップデートすることができます。

　

これにより、自社の業界や事業領域、特定のタスクに対して精度高く活用可能な自社専用の生成AIを構築することが可能となります。

 

生成AIにファインチューニングを行うメリット

 

ファインチューニングを行うと、AIモデル自体がアップデートされるため、自社のノウハウ、事業領域や特定のタスクに特化した精度の高い回答を得られるようになります。

 
ファインチューニングにより、AIモデル自体が各ユーザーのニーズにカスタマイズされたものになるため、簡単に自社独自ノウハウを含めた生成AIを利用できるようになります。
 

 

生成AIにファインチューニングのデメリット

ファインチューニングには設計と実装に高度なエンジニアリング知識やスキルを有する人材による開発体制が必要となります。そのため導入のハードルが高いです。
 
モデルの学習には膨大なデータを学習させる必要があり、学習に用いるデータセットを収集・整理するコストもかかります。
 

RAGとファイン・チューニングの比較

検索拡張生成（RAG）と ファイン・チューニングは、企業が大規模言語モデル（LLM）からより多くの価値を引き出すために使用できる2つの手法で、どちらもLLMを特定のユースケースに合わせて調整することで機能しますが、その背後にある方法論は大きく異なります。
 
RAGとファイン・チューニングの違いは、RAGでは組織の独自のデータベースに接続することで 自然言語処理（NLP）モデルを拡張するのに対し、ファイン・チューニングでは、ドメイン固有のタスク向けにディープラーニングモデルを最適化することです。RAGとファイン・チューニングの目的は同じです。つまり、モデルのパフォーマンスを向上させて、それを使用する企業の価値を最大化することです。

RAGは組織の内部データを活用して迅速なエンジニアリングを強化し、ファイン・チューニングによって重点的な外部データ・セットでモデルを再トレーニングしてパフォーマンスを向上させることが可能です。