微調整
あらかじめ学習済みのAIモデルを特定のタスクやデータセットに適応させ、新しいデータを用いて学習を続けることで、しばしばタスク特有のパフォーマンスを向上させます。
汎用的な大規模事前学習モデル（例：BERT、ResNet）を、学習率を抑えつつドメイン固有のラベル付きデータで追加学習する転移学習手法です。ファインチューニングは開発を加速し、タスク固有データの必要量を削減するとともに、幅広い特徴表現を活用できます。ガバナンスの観点では、再現性を確保するために、ベースモデルの来歴、ライセンス準拠状況を追跡し、ファインチューニングに使用したデータセットおよびハイパーパラメータの選定内容を文書化する必要があります。
あるリーガルテック企業は、ラベル付けされた50,000件の契約条項データを用いてBERTモデルをファインチューニングしました。ゼロから学習する場合の10分の1のデータ量で条項分類において90%の精度を達成し、社内QA基準を満たす契約レビューの自動化を実現しています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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