基本情報技術者試験 過去問解説
ファインチューニングとは？基本情報技術者試験 令和7年度 科目A 問1を解説
基本情報技術者試験 令和7年度 科目A 問1は、ファインチューニングに関する理解を問う問題です。検索から入っても、問題文、選択肢、正解、解説、各選択肢がなぜ違うかをこのページだけで確認できます。
問題文
大規模言語モデルを用いた自然言語処理において，事前学習済みのモデルに対して行う，ファインチューニングに関する記述として，最も適切なものはどれか。
この問題の出題ポイント
- ファインチューニングの定義だけでなく、問題文中の条件がどの選択肢に当てはまるかを確認する。
- AI分野では、用語の目的・主体・責任範囲の違いが選択肢で問われやすい。
選択肢
- ア強化学習を行い，最適な結果が得られるようにする。
- イ事前学習と同じデータを繰り返し用いて学習を行い，モデルの精度を高めるようにする。
- ウ大量のテキストデータを用いて学習を行い，モデルの精度を高めるようにする。
- エ特定のデータを用いて追加で学習を行い，目的とするタスクに適用できるようにする。正解
正解
エ: 特定のデータを用いて追加で学習を行い，目的とするタスクに適用できるようにする。
解説
ファインチューニングとは、事前学習を終えた汎用モデルに対して、特定のタスクや領域に特化させるための比較的少量のデータで追加学習を行う手法です。事前学習で得た言語理解能力を保ったまま、目的のタスク（分類・要約・対話など）への適応精度を高められる点が特徴で、選択肢エがこの定義に一致します。
なぜ他の選択肢が違うのか
ア
強化学習はRLHFのように報酬信号を用いてモデルを最適化する別系統の手法であり、ファインチューニング自体は通常の教師あり学習による追加学習を指すため不正解です。
イ
事前学習と同じデータを再度繰り返すのは過学習を招くだけで、新しいタスク用データを用いてタスク特化を図るというファインチューニングの本質とは異なります。
ウ
大量のテキストデータを用いる学習は事前学習そのものを指す説明で、ファインチューニングは事前学習を終えたモデルに追加で行う後段の工程です。
エ（正解）
特定のタスク用データで追加学習を行い、目的のタスクに適応させる、というのがファインチューニングの教科書的な定義そのものなので正解です。
解き方の整理
ファインチューニングの問題では、選択肢のキーワードだけで判断せず、問題文が示す条件と正解選択肢の説明が一致しているかを見ます。誤答選択肢は、似た用語を混ぜる、主体を入れ替える、目的や範囲を広げすぎる、という形で作られることが多いため、選択肢別解説まで確認しておくと復習効率が上がります。
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