ある企業が、ドメイン固有の技術的知識を必要とする複数のタスクを処理しなければならない、事前トレーニング済みの大規模言語モデル (LLM) を使用しています。このLLMには、一部のドメイントピックに関する情報が不足しており、企業はチューニングに利用できるラベルなしのドメインデータを持っています。企業はどのファインチューニングアプローチを使用すべきですか？

このシナリオでは、企業はドメイン固有の知識が不足している事前学習済みLLMと、チューニングに利用できるラベルなしのドメインデータを持っています。継続事前学習（Continued pre-training）は、ラベルなしのドメインテキストを使用してモデルをさらに事前学習することで、モデルが特定のドメインの言語パターン、専門用語、および知識を習得できるようにします。これにより、モデルはドメイン固有のタスクでより優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。 フルトレーニングは、既存のモデルを活用せず、計算コストが高すぎます。教師ありファインチューニングはラベル付きのデータが必要ですが、このシナリオでは利用できません。RAGは推論時に外部ドキュメントから情報を取得しますが、モデル自体のドメイン知識を直接向上させるものではありません。