ファインチューニング（Fine-tuning）

ファインチューニング は、すでに訓練済みのモデルを取り、あなたの事例からなる、より小さく厳選したデータセットで訓練を続けます。その結果、特定のスタイル・ドメイン・出力形式によりよく合うモデルが得られます。

ファインチューニングはモデルの重みを変えるため、プロンプトや RAG よりも重い手段です。チームはまず RAG（知識の追加）に手を伸ばし、ファインチューニングは主に、プロンプトだけでは定めきれない振る舞いや書式を形づくるために使うことが多いです。