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Fine-tuning · 特定の作業に合わせて追加学習すること

既存のモデルを特定の作業向けのデータでさらに訓練し、一部または全てのパラメーターを調整します。

身近な例

承認済みの問い合わせ回答で訓練し、口調や出力形式を安定させます。

出会う場面

プロンプトだけでは繰り返し作業を安定させにくく、適切な訓練データがある場合に検討します。

使うときの注意

会話用に文書をアップロードするだけでは、通常ファインチューニングとは呼びません。訓練には費用や評価が必要で、知識の完全性や無誤答は保証されません。

関連用語と参考資料

以下の公開資料を基に作成しました。例は概念の説明用です。確認日：2026-10-15。

情報源と並び順

公開ソースがあり、用途が明確な開発用 AI プラグインを掲載しています。用途から選び、機能、対象ユーザー、必要条件を確認できます。全プラグインを網羅するものではありません。

3つの種類はどう違いますか？

MCP は、AI アシスタントとブラウザー、コード、データベースなどの外部ツールをつなぐための共通の約束です。

スキルは、対応する AI アシスタントに特定の作業手順や注意点を伝える再利用可能な説明です。

エディタープラグインは、コードを書くソフトの中で AI チャット、補完、修正提案などを提供します。

スター数順とは？

GitHub の累計スター数順です。スターは関心度を表し、ダウンロード数、利用者数、品質評価ではありません。スキル集は1プロジェクトとして数え、履歴のない日別増加数は表示しません。

最近の更新とは？

コードが最後に送信された日時で、新版の公開日とは限りません。7日間の条件はその日時を使い、並び順は累計スター数のままです。スター取得日は別に表示し、更新に失敗した場合は前回値を保ちます。

紹介は公開ドキュメントに基づき、全項目を個別に導入して検証したものではありません。接続、互換性、費用は公式資料をご確認ください。一覧の更新は保存済みデータの読み取りだけで、収集は開始しません。

UTC+8

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