微調整

Outcome：Complete the task with 微調整 (Fine-tuning)。 User context：MLエンジニアは18,000件のサポートチャットを確認し、トレーニング前に顧客別に分けます。チューニングされたモデルは、例を見ていない別のテストセットで改善されます。プロンプト内に例を入れることはチューニングではありません。 AI method or concept：微調整 (Fine-tuning)。 Why it fits：選択されたタスクまたはフィールドデータを用いてモデルの重みを更新する場合にこの用語を使用します。 Do not use it when：プロンプト、検索、データ品質、テストの問題を理解するまで、ファインチューニングを選ばないでください。 AI requirements: Define the input and source evidence. Set model and tool permissions. Use versioned evaluation data and measures. Define failure, decline-to-answer, privacy, speed, and cost limits. Operational safeguards: Keep a clear trace and hide sensitive log data. Show users a safe fallback. Mark steps that need human review. Define how to roll back the model or prompt. Acceptance criteria: Record baseline and target measures on a versioned evaluation set. Test edge cases and hostile inputs. Verify fallback, monitoring, permissions, and rollback. Evidence and limits (evidence boundary)：単一の公式標準が全体の用語を管理するわけではありません。その意味はチーム、プラットフォーム、またはフレームワークによって変わる可能性があります。 Unknowns to confirm: Target task, model and version, evaluation owner, source data, risk limit, tool permissions, and production fallback.