解説
チューニングとは、AIモデルの性能や挙動を特定の目的（広告の最適化や新モデルの精度向上など）に合わせて微調整することです。OpenAIの新戦略では、対話の質を保ちつつ広告を自然に挿入したり、低価格な「ChatGPT Go」でも高い実用性を維持したりするための、収益化と利便性を両立させる重要な工程を指します。
さらに詳しく解説
チューニングとは
チューニング（Tuning）は、機械学習モデルの性能を向上させるために、パラメータや設定を調整するプロセスです。
チューニングの種類
ハイパーパラメータチューニング
ファインチューニング
事前学習済みモデルを特定タスク向けに追加学習。
プロンプトチューニング
ファインチューニングの手法
フルファインチューニング
モデル全体のパラメータを更新。
LoRA（Low-Rank Adaptation）
少数のパラメータのみを効率的に更新。
QLoRA
量子化とLoRAを組み合わせた手法。
ハイパーパラメータ探索
グリッドサーチ
すべての組み合わせを試す。
ランダムサーチ
ランダムに組み合わせを試す。
ベイズ最適化
効率的に最適値を探索。
ビジネス活用
- 自社データでのモデルカスタマイズ
- 特定ドメインへの特化
- 性能の最適化
注意点
- 過学習のリスク
- 計算コスト
- 適切な評価指標の選定
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