Finetuning Master

ファインチューニングは「学習」ではなく「経営判断」だ。その本質を、この書籍の構成が物語っている。第1部は「設計とデータ」。経済学的な意思決定、ベースモデル選定、評価設計、データ収集が先にある。実装はあとだ。多くの企業は逆にやる。「データを集めたから学習を回そう」と飛び付く。だが正しい順序は、評価指標を先に決め、それに必要なデータを逆算し、ようやく学習に進む。そして「破滅的忘却」という課題がある。新しいデータで訓練すると、既存の知識を忘れてしまう。この緊張関係をどう制御するか。それが実務的な課題だ。第3部はマルチモーダル、ロボットまで含む。つまり、もはや「LLMのファインチューニング」は単なる技術ノウハウではなく、画像生成、音声認識、ロボット制御まで通底する汎用的なプロセスになっている。自社データでLLMをカスタマイズしたい企業は、「訓練データを用意して学習を回す」という単純な道ではない。経済性・評価指標・既存知識の保護・運用体制を含めた、統合的なプロジェクト設計が必須だ。それが実務的なファインチューニングである。