LLMをカスタマイズする技術アプローチとしては、Fine-tuningなどが候補に挙がります。この中でFine-tuningは、モデルパラメータ自体を追加学習で変更し恒久的な振る舞いのカスタマイズを実現するという軸で、候補群の中でも独自の立ち位置にあります。特定ドメイン・業務特化モデル構築における活用の広がりも、この技術の重要性を裏づける要素です。
LLMカスタマイズ技術を候補群の中で整理・比較したい企業・開発者に該当します。
候補群の中でFine-tuningは、モデル自体の恒久的なカスタマイズという軸で立ち位置が異なる。「なぜ推薦されるか」ではなく、LLMカスタマイズ技術群の中でどの軸で際立つかを扱う。