例で学習させる二つ目の方法は何と呼ばれるでしょう?

ファインチューニングとは、すでに訓練済みの汎用AIモデルを取り、特定の課題やスタイルに合わせたより小規模で焦点を絞った例の集合でさらに訓練を続け、モデルの内部パラメーターを調整することで、その技能や口調をモデルが応答を生成する仕組みそのものに直接取り込ませることだ。これは単に指示の文言を変えるだけとは異なる。ファインチューニングは、送る入力だけでなく、モデルの根本部分そのものを変えるからだ。

プロンプティングはより手軽な代替手段で、モデル自体を変えることなく、巧妙な指示や例を作って汎用モデルの振る舞いを導くものだ。速くて安上がりだが、できることには限りがある。ストリーミングは、生成される応答を少しずつ表示していくことを指し、出力の届け方に関する無関係な話であって、モデルがどう学習するかとは関係がない。

ファインチューニングは、厳選された例で再訓練を行う必要があるため、プロンプティングより費用も時間もかかりうるが、巧妙なプロンプトだけよりも専門的な知識や振る舞いをより深く組み込むことができ、企業が特定の専門分野向けにモデルをファインチューニングすることが多いのはこのためだ。