【用語解説】ファインチューニングとは？学べる大学の学部・学科も紹介

ファインチューニングとは？

ファインチューニングとは、すでに学習済みのAIモデルに追加のデータを用いて再学習させ、特定の目的や分野に合わせて性能を向上させる技術のこと。ゼロからAIを開発するよりも短時間・低コストで高性能なAIを構築できることから、生成AIの開発では広く用いられている。

例えば、医療分野の文献を用いて追加学習を行えば医療向けAI、法律の文書を学習させれば法律分野向けAIなど、それぞれの専門分野に特化したAIを作ることができる。このため、企業独自のAIを開発するための重要な技術のひとつとなっている。

企業や研究機関が持つ専門知識をAIに学習させることで、業界や業務、用途に適応したAIを構築できる。医療や金融、法律、製造業など専門性の高い分野では、より適切な回答や分析を行えるAIの開発が進められている。

また、自社独自のルールや用語を学習させることで、業務効率化や顧客対応の質を高めることも可能になる。

ファインチューニングを専門的に学ぶには、「情報」系や「AI・データサイエンス」系、「情報工学」系の学部・学科が適している。機械学習やディープラーニング、Pythonによるプログラミング、データ分析などを基礎から学ぶことで、AIモデルを目的に合わせて調整・改良する技術を身につけられる。

近年では生成AIを活用した実践的な教育を行う大学も増えている。AI開発を体験できる演習や研究室を選ぶのもよいだろう。

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