AI for Science の歩き方 #5 ― ステップ 3: ファインチューニングと継続事前学習
Zenn / 4/4/2026
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Key Points
- AI for Scienceの手順「ステップ3」では、まずファインチューニングを行って科学領域のデータやタスクにモデルを適応させる方針を示す
- 続いて継続事前学習（continued pretraining）を組み合わせ、既存の汎用知識を保ちつつ対象領域の知識を追加・強化する
- ファインチューニング単体では不足しがちな領域特有の言語・表現・分布への適応を、事前学習側の更新で底上げする考え方が中心になる
- 学習の順序と役割分担（適応＝ファインチューニング、領域知識の注入＝継続事前学習）を理解して、実験設計に落とし込むことが狙い
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本記事は「AI for Science の歩き方」シリーズの第 5 回です。初めての方は 第 1 回 からどうぞ。プロンプトエンジニアリングは第 3 回、RAG とエージェントは第 4 回で解説しています。
この記事のゴール: ファインチューニングが自分に必要かどうか判断でき、必要な場合の始め方がわかる。
この記事では、ファインチューニング・継続事前学習・知識蒸留の仕組みと、本当に必要かを見極める判断基準を紹介します。
AI をさらにカスタマイズする ― 必要になったときに検討しよう
ほとんどの研究者は、聞き方の工夫（第 3 回）と RAG（第 4 回）だけで十分な成果が得られ...
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