LLMのファインチューニング：プロンプトエンジニアリングでは解決できない問題を解決する

この記事では、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングの実際的な用途、特にプロンプトエンジニアリングでは解決できない問題について探ります。ファインチューニングは、タスク固有のスコア、スタイルの一貫性、JSONフォーマットの精度などのモデル品質を大幅に向上させます。さらに、コストを削減し、速度を向上させ、より小さなモデルで同様の品質を実現し、プライバシー保護のためにローカル展開を可能にします。ファインチューニングは、モデルのロジック、ルール遵守能力、安全性も向上させ、蒸留によってより大きなモデルから学習することもできます。ただし、この記事では、ファインチューニングは知識の追加には理想的ではないと指摘しており、代わりにRAG、コンテキストローディング、ツールコールを使用することを推奨しています。最後に、ファインチューニングのプロセスを簡素化するツールであるKilnを推奨しています。