基本情報技術者試験 - 令和7年公開問題 - 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。

答え：エ
分野：テクノロジ系 › 基礎理論 › 基礎理論 › 情報に関する理論

同一問題 ：〔令8修6問3〕

解説：
ファインチューニングに関する問題です。「ファインチューニング」(fine tuning)とは，大量の一般的なテキストで事前学習を終えたモデルに対して，目的に合わせた特定のデータを追加で学習させ，特定のタスクに適用できるように調整する手法です。正解は選択肢「エ」です。

「ア」の強化学習は試行錯誤によって報酬を最大化する別の学習方式であり，ファインチューニングそのものではありません。「イ」は事前学習と同じデータを繰り返し使うという説明であり，ファインチューニングの目的である「特定タスクへの適応」とは異なります。「ウ」は事前学習そのものの説明に近く，大量の一般的なテキストデータを使う点がファインチューニングと矛盾します。ファインチューニングは「少量でも目的に特化したデータ」を使う点がポイントです。