Model Fine Tuningを使用するタイミング

Model Fine-tuningが有効なケース:

• モデルに専門分野の知識（例: 医療、法律、金融）を理解させたい場合。
• 特定のタスク（例: 翻訳、要約、コード生成）での性能を向上させたい場合。
• モデルを特定のトーンとスタイル（例: フォーマルな文体、ブランドボイス）に合わせる必要がある場合。
• prompt engineeringやembeddingよりも高い精度が必要な場合。

一方、以下の場合はModel Fine-tuningは不要です:

• prompt engineering または one-shot/few-shot examples でタスクを解決できる場合。
• コンテンツのフィルタリング/分類のみが必要な場合（embedding model + 分類器で十分な場合があります）。