定義 事前学習された大規模言語モデルを特定のドメインまたはタスクに適応させるプロセスであり、追加のドメイン固有データでトレーニングすることによって行われます。ファインチューニングにより、組織はゼロからの再トレーニングなしでモデルの動作をカスタマイズできます。 なぜ重要かファインチューニングは、組織が独自のロジックをモデルに組み込む方法ですが、毒性を持つトレーニングデータまたはファインチューニング中の侵害により、バックドアまたは検出困難な意図しない動作が注入される可能性があります。