ファインチューニングとは？

事前学習済みモデルを目的タスクのデータでファインチューニングしたところ、元タスクの性能が急低下した。現象と対策として最も適切なものはどれか。

ファインチューニングの説明として最も適切なものはどれか。

ファインチューニングと、プロンプトでの指示の違いとして最も適切なものはどれか。

ある企業が、自社製品の専門用語や決まった出力フォーマットで一貫して回答するモデルを求めています。RAGよりファインチューニングが適する場面として最も適切なものはどれですか。

ある企業が独自の顧客対応チャットボットを構築する際、基盤モデルの「事前学習」と「ファインチューニング」の違いを理解したいと考えています。両者の関係を最も適切に説明しているものはどれですか。

検証では、長い指示文を使う方法とファインチューニングしたモデルが同等の品質を満たしました。後者は初期学習費用が必要ですが、指示文を短くでき、1件当たりの推論費用は安くなります。費用で選ぶ際に適切なのはどれですか。

転移学習とファインチューニングの関係として、最も適切なものはどれか。

社内の回答形式へファインチューニングしたモデルを評価する。追加学習用の回答例と、評価用の回答例の扱いとして最も適切なものはどれか。