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「ファインチューニングとはどんな意味？」
「AIや機械学習でよく聞くファインチューニングとは？」
AIや機械学習の発展が著しい昨今、ファインチューニングという言葉を耳にする機会も増えました。
しかし中にはファインチューニングとは何か？疑問に思う方もいるでしょう。
そこで本記事では、ファインチューニングについて理解できていない人向けにファインチューニングの理解が深まる内容を紹介していきます。ぜひ最後までご一読ください。
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ファインチューニングとは何か
ファインチューニングとは、既に学習したモデルに新たな層を追加しモデル全体を再学習する手法です。
0から学習させるのではなくすでにできあがったモデルを再利用できる手法の為、モデル構築にかかる時間短縮につなげられます。
類似用語として転移学習があげられますが、ファインチューニングと転移学習の2つは内容が異なってきます。
違う点としては例えば、学習に用いるパラメータ数が多い（ファインチューニング）か、パラメータ数が比較的少量でいい（転移学習）かといった違いがあります。
ChatGPTの苦手を克服する可能性
ファインチューニングを用いれば、ChatGPTに追加で学習させられるようになるためこれまで回答できなかった内容を回答できるようにすることが可能になります。
例えば、ある特定の分野についての回答を正確に行えるようになったりChatGPT自体の口調を変更させられたりなど、ChatGPTが苦手としていた部分を克服できる可能性が広がるでしょう。
ChatGPTは便利なツールと言われる一方、特定の内容には回答できないといった苦手を抱えるツールでもありました。だからこそ、活用幅を広げられる可能性を持つファインチューニングに注目が集まっているとも考えられます。
ChatGPTとファインチューニングの事例
ファインチューニングを用いたChatGPTの利用方法の事例としては、社内活用があげられます。
例えば、ファインチューニングを用いて自社データ（商品情報、問い合わせ情報、データ情報など）をChatGPTに学習させた場合。ChatGPTは学習させた自社データを流暢に回答できるようになります。これにより社内の特定情報を管理できるようになったり、質問箱として利用できるようになったりします。
ChatGPTでファインチューニングを利用するメリット
では改めて、ChatGPTでファインチューニングを行うメリットとしては一体どこにあるのでしょうか。
簡単に2点ほどまとめてみます。
ChatGPTの活用用途が広がる
ChatGPTでファインチューニングを利用するメリット1点目は、ChatGPTの活用用途が広がることです。
前章で紹介したようにファインチューニングを用いることで、ChatGPTに追加で学習させることができます。これによりChatGPTの活用用途を広げることができるようになります。
企業独自の環境を構築できる
ChatGPTでファインチューニングを利用するメリット2点目は、企業独自の環境を構築できることです。
ファインチューニングで学習できるデータは様々ありますが、自社の商品データや自社内のデータを学習させれば企業独自のデータをChatGPTに回答させられるようになります。これにより企業独自の環境を構築できるようになるでしょう。
まとめ
ファインチューニングとは、既に学習したモデルに新たな層を追加しモデル全体を再学習する手法です。ファインチューニングを用いれば、今あるものに追加で学習させられるようになります。ChatGPTにファインチューニングを用いれば様々な活用方法が生まれ、企業独自の環境を構築することもできるでしょう。ぜひ気になっている方は利用を検討してみましょう！
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| 初期費用 | 無料 |
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FirstContactは、低コストで導入できるだけでなくサポート体制も充実しています。導入後に結果が出せるよう、専属チームを設置。課題解決への最適な提案を行わせていただきます。
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FirstContactは、はじめての導入時に高いハードルを感じがちなシナリオ作成もExcelで行うことが可能です。使い馴染みのあるExcelを利用することで、シナリオ入力が簡単に行えたり、シナリオの一連の流れが分かりやすく可視化されたりするので、はじめての方でもご安心してご利用いただけます（Excelは用途にあわせて複数のテンプレートもご用意しております）。
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FirstContactはAI搭載型チャットボットのため、単体の応答と比較しフリーワードへの対応力が高くなります。そのため、会話の中から重要な情報を取得し相手に会う会話を選択したり、直前の会話と関連のある内容をこれまでの会話から組み立て出力することができます。
またFirstContactは、言葉のゆらぎに強みをもった「IBM社のWatsonAPI」を採用しています。言葉のゆらぎとは、一つの意味を成す言葉が複数存在（例：お金＝費用・コスト・料金・マネー・金額など）することを指し、表記ゆれと言われることもあります。
多くの人が利用するチャットボットであれば、言葉のゆらぎは比較的起こりやすいです。しかし「IBM社のWatsonAPI」 を採用したFirstContactであれば、類似した表現の言葉でも意味を理解し適した回答を行うことができます。これにより、幅広いユーザー対応を実現できます。
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AI対応と有人対応はボタン一つで切り替えることが可能で、かつ、個別にAI対応、有人対応の設定も変えられるようになっているので、簡単操作でご利用いただけます。
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