Microsoftは2月11日（現地時間）、同社のブログ内でプラットフォーム上で提供される大規模言語モデル（LLM）のファインチューニング機能について詳細を公開した。
OpenAIや各種オープンモデルを用途特化型にカスタマイズでき、Azureのセキュリティやガバナンスも維持される。ファインチューニングは、専門分野への適応、タスクごとの最適化、固有の文体やトーンへの合わせ込み、業務規定や法令遵守、言語や文化的文脈への対応に活用できる。
Supervised Fine-Tuning（SFT）など複数手法がサポートされ、SFTは事例を元にモデルへ学習させる方式で、SDKやUIから利用できる。定められたJSONL形式の学習データを用意し、サンプルコードを使ってファインチューニングジョブを実行できる。ファインチューニング後はモデル精度や出力長が向上し、推論コストも低減可能だ。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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