ファインチューニング(ふぁいんちゅーにんぐ)

すでに学習を終えた AI モデルに、目的に合ったデータを追加で学習させ、特定の用途や話し方に合わせて調整することです。一から学習するより、はるかに少ないデータと計算で済みます。

それでも、モデル全体を学習し直すには、推論よりずっと多くの GPU メモリが必要です。家庭用の GPU では、LoRA のように一部だけを学習する手法や、量子化と組み合わせた方法がよく使われます。知識を足したいだけなら、資料を検索して渡す方法（RAG）のほうが手軽な場合もあります。