ファインチューニングは、生成AIのカスタマイズ手法の一つであり、事前に学習済みのモデルを、特定のタスクやデータセットに対して追加学習させることで、モデルの性能を向上させる手法です。
従来の生成AIのカスタマイズ方法
生成AIのカスタマイズには、ファインチューニング以外にも、以下のような方法がありました。
- テンプレートベース: 事前に用意されたテンプレートを用いて、生成AIの出力をカスタマイズする方法
- ルールベース: ルールを用いて、生成AIの出力を制御する方法
これらの方法と比較して、ファインチューニングは以下の利点があります。
- 柔軟性が高い: テンプレートやルールに縛られることなく、自由にモデルをカスタマイズできる
- 精度が高い: 特定のタスクやデータセットに特化することで、より精度の高い出力を得られる
- 汎用性が高い: 様々なタスクやデータセットに適用できる
ファインチューニングの具体的な手順
ファインチューニングの具体的な手順は、以下の通りです。
- 事前学習済みのモデルを選択する:
- 汎用性の高いモデル（GPT-3など）や、特定のタスクに特化したモデル（医療用AIなど）など、目的に合ったモデルを選択する必要があります。
- データセットを準備する:
- ファインチューニングに用いるデータセットは、高品質かつ十分な量であることが重要です。
- データセットには、ラベル付きデータだけでなく、ラベルなしデータも含めることも有効です。
- 学習を行う:
- 準備したデータセットを用いて、モデルを学習させます。
- 学習には、ハイパープラメータと呼ばれる様々な設定を調整する必要があります。
- 評価を行う:
- 学習後のモデルを、検証データを用いて評価します。
- 評価指標としては、精度、F1スコア、BLEUスコアなどがあります。
- 必要に応じて、モデルを調整する:
- 評価結果が十分でない場合は、ハイパープラメータを調整したり、データセットを改善したりする必要があります。
ファインチューニングの注意点
ファインチューニングを行う際には、以下の点に注意する必要があります。
- 過学習: モデルが学習データに過剰に適応し、未知のデータに対してうまく生成できなくなる現象です。
- 過学習を防ぐためには、データ拡張やL1正則化などの手法を用いる必要があります。
- 計算コスト: ファインチューニングには、大量の計算リソースが必要となります。
- 計算コストを抑えるためには、クラウドサービスなどを利用する必要があります。
まとめ
ファインチューニングは、生成AIのカスタマイズにおいて非常に有効な手法です。
上記で説明した点に注意しながら、ファインチューニングを行うことで、生成AIの性能を大幅に向上させることができます。
ファインチューニングに関する参考情報
- ファインチューニングとは？仕組みや転移学習・RAGとの違いを院生が徹底解説: https://aismiley.co.jp/ai_news/transfer-learning/
- 【徹底解説】自社データへの対応方法：ファインチューニングについて: https://book.st-hakky.com/
- 生成AIのファインチューニングとは？メリット・やり方も紹介: https://metaversesouken.com/ai/
- ChatGPTをカスタマイズするファインチューニングって何？AI活用におけるファインチューニング徹底解説！: https://m.youtube.com/watch?v=4gpAqCatt5I
0 件のコメント:
コメントを投稿