生成AIの基礎誤り発見
生成AIにおける「ファインチューニング（Fine-tuning）」に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれですか？
A.ファインチューニングでは、事前学習済みモデルの重みを特定のタスクやドメインのデータを用いてさらに更新する。
✓ この記述は正しい。ファインチューニングは事前学習済みモデルをベースに、特定目的のデータで重みを更新する転移学習の一形態です。
B.RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、人間のフィードバックを用いてモデルの出力を人間の好みに合わせるファインチューニング手法である。
✓ この記述は正しい。RLHFはInstructGPTやChatGPTの開発でも用いられた代表的なファインチューニング手法です。
C.LoRA（Low-Rank Adaptation）は全パラメータを更新するフルファインチューニングと比較して、学習に必要な計算資源を大幅に削減できる手法である。
✓ この記述は正しい。LoRAは低ランク行列を追加することで少数パラメータのみ更新し、効率的にファインチューニングを実現します。
D.ファインチューニングを行うと、モデルはプロンプトに例を与えなくても特定タスクをこなせるようになるため、モデルのパラメータ数が自動的に増加する。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくはファインチューニングによってモデルのパラメータ数は変化しません。重みの値が更新されるだけで、パラメータ数は元のモデルと同じです。