ファインチューニングとは

同じ選択肢に並んだ語（区別して覚える）

当サイトの問題で、ファインチューニングと同じ選択肢の欄に並んだ語です。

• RLHF＝人間の評価をもとにAIの答えを望ましい方向に学習させる仕組み。
• アライメント（Alignment）
• ハルシネーション（Hallucination）＝生成AIが事実でないことを、まるで本当のことのようにもっともらしく作り出してしまう現象。
• プレトレーニング＝AIモデルが実際に使われる前に、大量のデータであらかじめ学習しておくこと。
• 位置エンコーディング
• Attention Mechanism＝文中のどの単語がどれくらい重要かに得点をつけて重視する処理のこと。
• MLM（Masked Language Model）
• NSP（Next Sentence Prediction）
• クラスタリング＝正解ラベルなしのデータを、似たもの同士のグループに自動で分ける方法。
• データの水増し（augmentation）＝手持ちのデータに変化を加えて、学習用データの量を人工的に増やす手法。
• ハイパーパラメータ＝学習の進め方を、人があらかじめ決めておく設定の値。
• マルチモーダル
• 強化学習＝行動の結果に報酬を与え、AIが試行錯誤しながら良い行動を学ぶ方法。
• 自己注意力（Self-Attention）
• 転移学習＝別の課題で学んだ知識を土台に、新しい課題を少ないデータで素早く覚えさせる方法。

ありがちな誤解と訂正

当サイトの問題「学習済みの大規模なAIモデルに、目的に合わせた追加のデータを与えて調整し、特定の用途に適した性能へ仕上げる手法を何と呼ぶか。」の誤答の選択肢から。

同じ問題に登場した語

• AI（人工知能）
• 学習済みモデル
• LLM
• Transformerモデル
• データ拡張技術

当サイトでの登場（実測）

当サイトの問題バンク321問のうち、ファインチューニングは10問に登場します。 内訳＝意味を直接問う問題1問・問題文に登場3問・ひっかけ役（誤答の選択肢）6問。このほか、解説・誤答の注だけでの言及が6問あります（これは「問われた」に数えていません）。

登場した単元＝第1章 AI（人工知能）・第2章 生成AI（ジェネレーティブAI）・第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例

※この数字は当サイトの問題バンク内の集計です。本試験の出題頻度ではありません。

演習に進む

• 第1章 AI（人工知能） 一問一答この語が出る問題：#q1005
• 第2章 生成AI（ジェネレーティブAI） 一問一答この語が出る問題：#q2022・#q2067・#q2013・#q2025・#q2053・#q2060・#q2061
• 第5章 テキスト生成AIのプロンプト制作と実例 一問一答この語が出る問題：#q5028・#q5031
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