ファインチューニングとは

ゼロからモデルを学習させるには膨大な計算資源とデータが必要ですが、ファインチューニングはすでに広い知識を持つモデルをベースに、少量の専用データで追加学習を行うため、比較的少ないコストで特定分野に強いモデルを作れます。

個人開発でファインチューニングを検討する場合は、まずプロンプトの工夫（プロンプトエンジニアリング）や検索拡張生成（RAG）で十分な精度が出るかを確認し、それでも足りない場合の選択肢として考えるのが一般的です。