GLOSSARY

ファインチューニング

多くの業務用途ではRAGで足ります。

学習データの量と規模によります。

（ふぁいんちゅーにんぐ）

ファインチューニングとは、既存のモデルに追加学習させ、用途に合わせて調整することです。

RAGとの違い

RAGは外部の情報を参照させる方法、ファインチューニングはモデル自体を調整する方法です。

最新の情報を反映したいならRAG、特定の文体や形式を安定させたいならファインチューニングが向きます。多くの業務用途ではRAGで足ります。

メルカートでは、参照するデータを限定する方式でAIの出力を制御しています。

ファインチューニングは必要ですか？

多くの業務用途ではRAGで足ります。

費用はどれくらいですか？

学習データの量と規模によります。