ファインチューニング用学習データとしての合成データ（Synthetic Data）生成手法

ファインチューニング用学習データとしての合成データ（Synthetic Data）生成手法とは

ファインチューニング用学習データとしての合成データ（Synthetic Data）生成手法とは、既存のデータが不足している、あるいは機密性が高く利用できない場合に、人工知能モデルを用いて新たに生成されたデータを、大規模言語モデル（LLM）などのファインチューニングプロセスにおける学習データとして活用する一連の手法です。この手法は、特にOpenAI APIを活用したファインチューニングにおいて、高品質かつ多様な学習データを効率的に確保する上で極めて重要となります。実世界データの収集に伴うコストやプライバシーリスクを回避しつつ、モデルの特定のタスクへの適応能力を高めることを目的としています。具体的には、少量のシードデータやルールベースの定義、あるいは既存の基盤モデル自体を使って、多様なパターンを持つテキストや対話データなどを生成します。これにより、データバイアスの軽減や、特定のドメインにおけるモデルの性能向上に貢献します。

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