従来的な Fine-Tuning と大規模言語モデル（LLM）の Fine-Tuning の違いを解説

AIや機械学習の技術は、医療現場でも急速に活用が進んでいます。
その中でも「Fine-Tuning（ファインチューニング）」は、事前に学習したモデルを特定のタスクに適応させるための手法として重要な役割を果たしています。
しかし、最近話題の「大規模言語モデル（LLM）」におけるFine-Tuningは、従来の方法とは異なるアプローチを取るため、その違いを理解することが大切です。
本記事では、従来的なFine-TuningとLLMのFine-Tuningの違いを、医療分野に応用するためのポイントも含めて解説します。

従来的な Fine-Tuning とは？ その基礎と目的

Fine-Tuning（ファインチューニング）とは、機械学習の分野で、事前に大規模データで学習したモデルを特定のタスクに合わせて最適化する方法です。
事前学習済みモデルは、一般的なデータ（例：自然言語や画像データ）で学習されていますが、これは特定のタスクにそのまま使えるわけではありません。
そこで、より具体的なタスクに対してモデルの「微調整」を行う必要があります。
これがFine-Tuningの目的です。

従来的なFine-Tuningでは、通常、モデルの全てのパラメータ（モデルが学習する数値的な要素）を調整します。
すべてのパラメータを更新することで、モデルを新しいタスクに最適化します。
この方法は、新しいデータに完全に適応し、高精度な結果を得ることを目的としています。
医療分野では、特定の診断補助システムを開発する際に、この従来的なFine-Tuningが活用されています。

具体例：

例えば、患者の診療記録や検査データを基に病状の補助診断を行うシステムがあるとします。
このシステムは、最初に一般的な医療データを基に学習し、その後、特定の疾患や医療施設のニーズに合わせてFine-Tuningされます。
この調整により、システムはより正確に診断補助を行えるようになります。

医療分野の機械学習ファインチューニング入門: 基礎から実践まで | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)

大規模言語モデル（LLM）の Fine-Tuning の特徴と進化

大規模言語モデル（LLM）は、非常に大きなデータセットで訓練されたモデルで、特に言語に関する理解や生成を得意としています。
このLLMにおけるFine-Tuningは、従来の方法と異なり、モデルの出力（どのような回答を生成するか）を調整することが主な目的となります。
このプロセスを「Instruction Tuning（インストラクション・チューニング）」と呼びます。

Instruction Tuningは、モデルが指示文に対して適切な応答を生成できるように調整するプロセスです。
この手法により、モデルがさまざまなタスクに対して適切かつ一貫性のある応答を生成することを目指します。

医療分野におけるInstruction Tuningの重要性とFine-Tuningとの違いを徹底解説 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)

さらに、LLMは事前学習において汎用的な知識を獲得しているため、Zero-shot学習やFew-shot学習の能力を発揮できます。
Zero-shot学習とは、全く例を見たことがないタスクに対しても、一般的な知識を基に対応できる能力です。
Few-shot学習では、数例だけの学習データでも、モデルが新しいタスクにうまく適応できる能力を指します。
例えば、全く新しい疾患に対しても、事前に学習した一般的な医学知識を活かして適切な診断補助ができる可能性があるという点で、医療においても非常に強力な手法です。

具体例：

医療分野での応用として、自然言語処理を用いた診断補助システムが考えられます。
例えば、LLMを使用したシステムに「この患者の主訴をもとに、推奨される次の検査を提案してください」と指示すると、その応答として適切な検査が提案されるようにFine-Tuningされます。
これにより、医師が迅速かつ正確に次のステップを決定する補助が行えるのです。

Fine-Tuning の手法比較：どこがどう違う？

従来的なFine-TuningとLLM特有のFine-Tuningには、大きな違いがあります。
特に注目すべき点は「重み更新」の方法です。

従来的なFine-Tuningでは、モデルの全てのパラメータを更新します。
これは、モデルが新しいデータやタスクに完全に適応するためです。
例えば、新しい診断補助システムを開発する際に、既存の医療データを基にシステム全体を最適化する場合、この方法が使われます。

一方で、LLMにおけるFine-Tuningでは、すべてのパラメータを更新する必要はありません。
代わりに、一部のパラメータのみを調整する『Parameter Efficient Fine-Tuning（パラメータ効率的ファインチューニング）』が主流です。
この方法では、モデルの大部分のパラメータをそのままにしつつ、追加のパラメータや特定の部分だけを更新することで、モデルの全体的な性能を維持しつつ、特定のタスクに適応させます。
これには、LoRA（低ランク近似）やAdapterと呼ばれる技術が用いられ、計算コストを抑えながら、モデルの基礎的な知識を保ちつつ新しいタスクに効率的に適応させることができます。

PEFTとは？医療AIモデルの効率的なFine-Tuning手法を解説【初心者向けガイド】 | デイリーライフAI (daily-life-ai.com)

具体例：

例えば、ある病院で特定の診断補助システムを開発する際、従来的なFine-Tuningではシステム全体を新たな診断データに適応させるため、すべてのパラメータが更新されます。
しかし、LLMを利用する場合は、パラメータの一部だけを効率的に調整することで、システムの基礎能力を維持しつつ、新たなタスクに対応させます。
これにより、既存の強力な機能を残しつつ、カスタマイズが行いやすくなるのです。

まとめ

項目	従来的なFine-Tuning	大規模言語モデルのFine-Tuning
更新対象	全パラメータ	一部のパラメータ（効率的）
主な目的	特定タスクの最適化	出力内容や形式の調整
手法	全パラメータの調整	Instruction Tuning、LoRA、Adapter

Fine-Tuningは、機械学習モデルを特定のタスクに適応させるための重要な手法です。
しかし、従来のFine-Tuningと大規模言語モデル（LLM）におけるFine-Tuningでは、その方法や目的に大きな違いがあります。
従来的なFine-Tuningでは、すべてのパラメータを更新して特定のタスクに最適化することを目的としています。
一方、大規模言語モデルのFine-Tuningでは、モデルの出力を調整し、一部のパラメータのみを効率的に更新することで、汎用性を保ちながらタスクに対応する能力を向上させます。

医療分野では、診断補助システムや患者データの解析などにこれらの技術を活用することができます。
適切なFine-Tuningを施すことで、AIの力を医療現場で最大限に活かし、診療の効率化や精度向上に貢献できるでしょう。