大規模言語モデルを用いた自然言語処理において，事前学習済みのモデルに対して行う，ファインチューニングに関する記述として，…
科目A 科目A 問1
大規模言語モデルを用いた自然言語処理において，事前学習済みのモデルに対して行う，ファインチューニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
- ア強化学習を行い，最適な結果が得られるようにする。
- イ事前学習と同じデータを繰り返し用いて学習を行い，モデルの精度を高めるようにする。
- ウ大量のテキストデータを用いて学習を行い，モデルの精度を高めるようにする。
- エ特定のデータを用いて追加で学習を行い，目的とするタスクに適用できるようにする。
正答 エ
正答は エ。ファインチューニングの説明です。
ファインチューニングは、大量のテキストで事前学習を済ませたモデルに、目的の業務や分野に合わせて用意した特定のデータで追加の学習をさせ、そのタスクに適応させる方法です。一から学習し直すよりも、少ないデータと計算量で済みます。
【ほかの選択肢】
ア 強化学習を行い、最適な結果が得られるようにする 誤り
→ 強化学習は、行動の結果に与えた報酬をもとに、
より良い行動を学ぶ手法の説明。追加学習のやり方の一つとして使われることはあるが、ファインチューニングそのものの説明ではない
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イ 事前学習と同じデータを繰り返し用いて学習する 誤り
→ 同じデータを繰り返しても目的のタスクには合わせられず、
かえって過学習を招きやすい
ウ 大量のテキストデータを用いて学習を行う 誤り
→ 事前学習の説明
【覚え方】
事前学習＝大量のデータで汎用的な力を身に付ける
ファインチューニング＝特定のデータで目的に合わせて微調整する
出典：令和7年度 基本情報技術者試験 科目A 公開問題 問1（独立行政法人情報処理推進機構）出典元ページ
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