Training, Inference, and Fine-tuning: Three Stages Explained for Beginners
AI Navigate Original / 4/27/2026
💬 OpinionTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- LLMのライフサイクルを「事前学習（pre-training）」「後処理学習（post-training）」「推論（inference）」の3段階で整理している。
- 事前学習は膨大なトークンを用い、完了までに長期間を要するため先端研究機関・フロンティア企業に限られやすい。
- 後処理学習ではSFT、RLHF、DPO、Constitutional AIなどが挙げられ、モデルの振る舞いを方向づける役割を担う。
- 推論コストは時間とともに累積しやすく、運用段階では学習コストを上回ることがあるため設計上の重要点になる。
- ファインチューニングはLoRAで低コストに行う選択肢があり、用途に応じてRAGとファインチューニングを使い分けるべきだと述べている。
- LLM lifecycle: pre-training, post-training, inference.
- Pre-training: trillions of tokens, weeks of training, only
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