基本情報技術者試験 - 令和8年6月修了 - 問3

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7公問1〕

解説：
「ファインチューニング」は，汎用的な事前学習済みモデルに対し，特定のタスク（例：カスタマーサポート，医療文書の分類など）に特化したデータを追加で学習させ，実用的な精度を高める工程です。

「ア」は報酬を最大化するように行動を学習する別の学習方式であり，ファインチューニングの定義そのものではありません。「イ」は事前学習の延長にすぎず，新しいタスクへの適応にはなりません。「ウ」は事前学習そのものの説明に近く，ファインチューニングの「特定タスクへの適応」という本質を捉えていません。これらはいずれも「事前学習」と「ファインチューニング」の違いを曖昧にした誤答パターンです。