ファインチューニングはデータを与えるようなこと？

はい、その通りです。ファインチューニングは、元の大量のデータで訓練された事前学習モデル（pre-trained model）に、新しい特定のデータを与えて再訓練するプロセスを指します。

具体的なステップは以下のようになります：

事前学習モデルの取得: GPT-2やBERTなどの大規模なデータセットで訓練されたモデルを取得します。
新しいデータの準備: 特定のタスクやニーズに合わせたデータセットを準備します。例えば、医療に関する質問応答システムを作成したい場合、医療に関する質問とその回答のペアからなるデータセットを用意します。
ファインチューニングの実行: 事前学習モデルを新しいデータセットで再訓練します。このとき、モデルのパラメータは微小に調整され、新しいデータに適応するように学習します。
評価と使用: ファインチューニング後のモデルを評価し、実際のタスクで使用します。

このファインチューニングの過程により、モデルは新しいデータに特化した知識やパターンを学習します。その結果、特定のタスクやデータセットに対するモデルの性能が向上することが期待されます。