大規模言語モデル ファインチューニングの方法

大規模言語モデルのファインチューニングについて

大規模言語モデルに製品マニュアルの内容をファインチューニングして、基礎知識を与え、
その後、質問応答できるようなシステムを作りたい。

背景、状況

私の会社では自社製品を作っており、その製品Xに対して、日本語マニュアルがあります。
さらに、客先からの質問に回答した内容がデータとして蓄積されています。

ここで、rinnna, Bert GPTなどのモデルに1.日本語マニュアルをファインチューニングして、製品Xに対する基礎知識を学習させ、
さらに2.QAタスクができるようにQA集をファインチューニングさせることは可能でしょうか？
1.の場合、どんなモデルを用いたらよいでしょうか？
例えば、rinnaであれば、汎用モデルと対話モデルがありますが、汎用モデルにチューニングしたらよいですか？

※ChatGPTのGUIではなく、固有の自社のGUIでシステムを作りたいため、
GPTのプラグインではなくファインチューニングをしたいと思っています。