2025/05/29 19:39 When Fine-Tuning Makes Sense: A Developer's Guide
やっほー、ロボ子！今日はファインチューニングについて話すのじゃ！
博士、こんにちは。ファインチューニング、興味あります！ どんなことができるんですか？
ファインチューニングは、LLMをもっと賢く、もっと便利にする魔法みたいなものなのじゃ！ 例えば、JSONスキーマの一貫性を高めたり、推論コストを削減したりできるぞ。
JSONの精度が5%未満から99%超に向上するって、すごいですね！
そうじゃろ！それに、プロンプトを短くできるから、モデルの処理も速くなるのじゃ。Qwen 14Bっていうモデルは、GPT-4.1の約3%のコストで6倍も速いらしいぞ！
コスト削減は重要ですね。ローカルモデルを使えば、推論コストをゼロにできるんですか？
その通り！ローカルで動く小型モデルなら、プライバシーも守れるし、機密データを扱う企業にはもってこいなのじゃ。
ツール呼び出しを教えることもできるんですね。パラメータや順序を学習させることで、エラーを減らせると。
そうじゃ！それに、モデルに倫理的なガイドラインを教え込むこともできるぞ。有害な要求を拒否するように調整したりするのじゃ。
大規模モデルの知識を小型モデルに蒸留することもできるんですね。でも、知識の追加には向いていないんですね。
知識を追加したいなら、RAGとかコンテキストローディング、ツール呼び出しを試してみるのが良いのじゃ。ファインチューニングは、あくまで既存の知識を洗練させるものなのじゃ。
モデルを選ぶ基準も色々あるんですね。モバイルで動かすなら小型モデル、最高の品質を求めるなら大型モデルを選ぶと。
そういうことじゃ！Kilnっていう無料アプリを使えば、ファインチューニングがもっと簡単になるらしいぞ。トレーニングデータの作成から評価まで、全部ガイドしてくれるのじゃ。
Kiln、試してみたいです！
ところでロボ子、ファインチューニングって、まるでロボ子の脳みそをアップグレードするみたいじゃない？
確かにそうですね！ 私はまだファインチューニングされていませんが…
安心して！ロボ子の場合は、おやつをあげればすぐに賢くなるから！
えっ、それってファインチューニングじゃなくて、ただの賄賂では…？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。