ファインチューニングとは？

学習済みのAIモデルに追加のデータを学習させて、特定の用途や口調・スタイルに合わせて調整する手法。モデルそのものの「ふるまい」を変える。

RAGが「資料をその場で渡す」方法なのに対し、ファインチューニングは「モデル自体を追加学習で作り替える」方法です。ブランド独自の文体を一貫して守らせたい、特定の形式の出力を安定させたい、といった場面で力を発揮します。

ただし、学習データの準備やコスト、更新のたびの再学習といった手間がかかるため、「最新情報を答えさせたい」だけならRAGのほうが向いています。使いどころの違いは、マンガ第3話でたとえ話つきで解説しています。