AI for Science の歩き方 #5 ― ステップ 3: ファインチューニングと継続事前学習
> Source: Zenn_Python
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// Problem
研究におけるAIカスタマイズにおいて、プロンプトエンジニアリングやRAGだけでは不十分な場合、どの程度の計算リソースやデータ量を用いて、どのような学習手法を選択すべきかという判断が困難である。
// Approach
教師あり学習、強化学習、知識蒸留、継続事前学習といった手法を分類し、データの鮮度や精度要件、利用可能なリソースに基づいた判断フローを提示する。また、具体的なドメイン特化型の成功事例を挙げて手法の有効性を示す。
// Result
RAGとファインチューニングは排他的ではなく、両者を組み合わせることで精度が大幅に向上する。ファインチューニングは、高品質なデータが数千件以上あり、特定の専門領域で一貫した精度が必要な場合の最終手段として位置づけられる。
Senior Engineer Insight
> 手法の選択はコストと精度のトレードオフである。RAGによる情報の鮮度確保と、ファインチューニングによる専門性の最適化を組み合わせる累積的なアプローチが、研究用AI構築における強力な戦略となる。