LLMのFine-tuningにおいて、SFT、LoRA、RAGを混同すると設計やトラブルシューティングが困難になります。本記事では、これらを「何を学習するか（SFT）」「どのパラメータを更新するか（LoRA）」「推論時に外部知識をどう与えるか（RAG）」という3つの独立した軸に分解し、設計から評価・運用までのベストプラクティスを網羅的に解説します。
LLMのFine-tuningを目的・更新範囲・評価に分解する
編集メモ: LLM開発ではSFT・LoRA・RAGの役割を独立した軸として整理し、各手法の特性と目的に基づいた戦略的な設計と評価体制を構築することが重要です。
EDITORIAL SIGNAL
重要度 参考このニュースの影響
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- 開発者・技術責任者
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今後の注目点
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