特定タスクでGPT-4を上回るカスタムファインチューニングモデル — 推論コストは10分の1。データ準備、手法選択、トレーニング、評価、本番デプロイまで対応いたします。
汎用LLMはドメイン固有コンテンツ — 法律、医療、金融、自動車用語 — でハルシネーションを起こす
プロンプトエンジニアリングの回避策はレイテンシ、コスト、脆弱性を増やし、スケールで複合的に悪化する
クラウドAPIコストはパイロットから本番への移行に伴い利用量の5〜10倍速で増加する
ベンダー依存性：料金変更やAPI廃止が一度起きれば、AIパイプライン全体が停止する
コンプライアンス部門は自社の機密データをサードパーティAPIに送るモデルを承認しない
タスク定義から本番デプロイまでの厳格な6段階方法論に従います。
ターゲットタスクを正確に定義し、既存データを監査し、ギャップを特定し、データ収集戦略を設計します。
トレーニング前に実際のユースケースで最適なベースモデルをベンチマークし、パフォーマンスのフロアを確立します。
データ量、ハードウェア、品質要件に基づき、LoRA、QLoRA、フルファインチューニング、DPO、GRPOから選択します。
自社インフラまたはクラウド上でUnsloth + Axolotlまたはtorchtuneを使用してトレーニングを実行し、完全な実験追跡を行います。
MMLU、MT-Bench、カスタムドメイン評価でベンチマーク。デプロイ前に失敗モードをレッドチーミングします。
GGUF/ONNXにエクスポートし、OllamaまたはvLLMでデプロイし、ベースラインとのA/Bテストとモニタリングを設定します。
すべてのファインチューニングエンゲージメントはDEPLOYフレームワークに従います：タスクを正確にDefine、ベースラインをEvaluate、最適な手法を選択、データをPrepare、トレーニングサイクルをLoop、本番でOperationise、測定可能な改善をYield。
汎用モデルが対処できない独自のドキュメントコーパスをお持ちの方、データ主権が必要な規制産業の方、AI推論コストが月額€5,000を超え増加中の方、または競争上の優位性に変えたい5万件以上のドメイン固有サンプルをお持ちの方。
LoRAファインチューニングでは、1,000件の高品質サンプルだけで有意な改善が見込めます。本番グレードのファインチューニングでは通常1万〜10万件のサンプルを使用します。既存データを監査し、ギャップがある場合は収集についてアドバイスします。
QLoRAは単一の24GB GPU（RTX 3090/4090）で7Bモデルをファインチューニングできます。70Bモデルにはマルチ GPU構成またはクラウドコンピュート（A100/H100）を使用します。既存ハードウェアで対応するか、トレーニング実行用にクラウドコンピュートを調達することも可能です。
LoRAがデフォルトです — アダプターレイヤーのみをトレーニングし、高速で、ベースモデルの知識を保持します。QLoRAは4ビット量子化を追加し、精度への影響を最小限にしながらVRAM要件を75%削減します。フルファインチューニングは、ドメイン適応ではなくモデルの振る舞いを大幅に変更するケースに限定されます。
ファインチューニングとRAGは競合ではなく補完的なものです。RAGは大規模ドキュメントストアから最新の情報を検索するのに最適です。ファインチューニングはモデルにスタイル、フォーマット、ドメイン用語、推論パターンを教えるのに優れています。ほとんどの本番システムは両方を使用します。
デフォルトでは、お客様のインフラまたはお客様が管理するクラウド環境でトレーニングします — データがお客様の境界を出ることはありません。GPUインフラをお持ちでないクライアントには、お客様のアカウントでクラウドコンピュート（AWS、GCP、Azure）を調達することも可能です。
要件によって異なります。最高品質にはLlama 3.3 70B、EU主権デプロイにはMistral Nemo 12B、エッジデプロイにはPhi-4-mini 3.8B。トレーニングを確約する前に3〜4候補をベンチマークします。
このサービスがお客様の具体的な課題にどう対処し、実際の成果を生み出すかを話し合いましょう。