インストラクションチューニング

インストラクションチューニングとは

インストラクションチューニング（Instruction Tuning）は、「指示（プロンプト）と理想的な回答」のペアを大量に学習させ、AIを"指示に従いやすい状態"にするチューニング手法です。

事前学習だけのモデルは「続きの単語を予測する」ことに最適化されており、ユーザーの指示に素直に応えるわけではありません。この段階を経ることで、対話アシスタントらしい挙動になります。

仕組み

• 「要約してください」「翻訳してください」など多様なタスクの指示と模範回答のペアを用意
• その組み合わせでモデルを追加学習（教師あり学習の一種）
• 未知のタスクにも指示に沿った形式で応えられるようになる

関連する調整工程

• 事前学習 → 言語と知識の土台
• インストラクションチューニング → 指示追従性の獲得
• RLHF / DPO → 人間の好みに合わせた応答品質のさらなる調整

この3段階でChatGPTやClaudeのような対話型AIが仕上がります。

ファインチューニングとの違い

広義のファインチューニングの中に含まれますが、区別する場合は以下のイメージです。

• インストラクションチューニング: 「指示に従う能力そのもの」を鍛える汎用調整
• （狭義の）ファインチューニング: 特定業界・特定タスク用の追加学習