ファインチューニングはタグのついた教師あり学習のようなもの？あってる？

はい、その認識は基本的に正確です。ファインチューニングは、特定のタスクのために教師あり学習を行うプロセスと考えることができます。

以下は、ファインチューニングの特徴やその関連性についての説明です：

事前学習: まず、大量のデータセット（例えば、インターネット上の文章全体）でモデルを訓練します。この段階では、モデルは広範な知識や言語のパターンを学習します。このプロセスは、教師なし学習や半教師あり学習として行われることが一般的です。
ファインチューニング: その後、特定のタスクやデータセットにモデルを適応させるために、追加の訓練（ファインチューニング）を行います。この段階では、タグ付きのデータセット（教師あり学習データ）を使用してモデルを再訓練します。例として、質問とその回答のペアからなるデータセットを使って、質問応答モデルのファインチューニングを行うことが考えられます。
タスク特化: ファインチューニングの結果、モデルは特定のタスクに特化した知識や能力を獲得します。つまり、事前学習モデルが持つ広範な知識を基盤として、特定のタスクに必要な詳細な知識やニュアンスを追加で学習することができます。

要するに、ファインチューニングは、事前に学習されたモデルを、タグ付きの教師あり学習データを用いて特定のタスクに適応させるプロセスとして理解できます。