ファインチューニングはどんどんプロンプトできるというイメージであってる？

「ファインチューニング」は、事前に大量のデータで訓練されたモデル（事前学習モデル）を、特定のタスクやデータセットでの性能を向上させるために再訓練するプロセスを指します。言い換えれば、モデルの知識を特定の目的やデータに特化させるための技術です。

「プロンプト」という言葉は、モデルに入力として与えるテキストや指示を指すことが多いです。例えば、GPT-2やGPT-3に「天気について教えて」というテキストを入力すると、モデルはそれに基づいて文章を生成します。この「天気について教えて」というテキストがプロンプトです。

これらの概念を合わせて考えると、ファインチューニングを行ったモデルは、特定のプロンプトに対して、元の事前学習モデルよりも特化した回答を生成することが期待されます。ファインチューニングされたモデルを使用すると、そのモデルが訓練された特定のタスクやデータセットに関連するプロンプトに対して、より適切または精度の高い回答を生成することが可能となります。

例として、医療関連のテキストでGPT-2をファインチューニングした場合、医療関連のプロンプトに対する回答の質や精度が向上することが期待されます。