LLMファインチューニングとは？
ファインチューニングは、事前学習済みのLLMのパラメータを調整し、特定のタスクに最適化するプロセスです。これは、既存の専門家に新しいスキルを教えることに似ています。たとえば、一般的なLLMを財務分析に特化させる場合、四半期ごとの収益報告やSEC提出書類、財務ニュース記事などのデータセットを用いてトレーニングを行います。これにより、モデルは財務要約の生成や傾向の特定、過去データに基づいた予測を高精度で行えるようになります。
ファインチューニングの種類
LLMのファインチューニングには以下の5つの主要な手法があります。
1. 指示チューニング（Instruction Fine-Tuning）
特定の指示に従う能力を高める方法です。プロンプト形式のデータセットを用いてモデルをトレーニングします。
データ形式: JSON Lines（.jsonl）形式
プロンプト例:
{
"prompt": "質問: {question} 文脈: {context}",
"completion": "{answer}"
}
2. 会話型チューニング（Chat Fine-Tuning）
対話型AIの性能向上を目的とした手法です。ユーザーとアシスタント間の対話データを活用します。
データ形式: .jsonl形式で、ユーザーとアシスタントの会話を格納。
{
"dialog": [
{"content": "エンパイアステートビルの高さは？", "role": "user"},
{"content": "443メートル（アンテナを含む）。", "role": "assistant"}
]
}
3. ドメイン適応型チューニング（Domain Adaptation Fine-Tuning）
特定の業界や分野に特化したデータセットでモデルを調整します。
データ形式: .txtや.jsonで業界特化型のテキストを提供。
例: AmazonのSEC提出書類を使用して、法務や財務分野向けのモデルをトレーニング。
4. 少数ショット学習（Few-Shot Learning）
ラベル付きデータが少ない場合に有効な手法です。少数の例をプロンプトとして提供し、モデルにタスクを理解させます。
利用例: 法的文書のスタイルを数例提供し、類似の文書を生成。
出力: データ量が少ない状況でも高性能なモデル。
5. 転移学習（Transfer Learning）
広範なデータセットで得た知識を、関連する特定タスクに応用する手法です。
実装例: Sentiment分類に特化したLLaMA 8Bモデルを用いた感情分析タスク。
出力: 汎用性を持ちながら特定タスクにも対応可能なモデル。
ベストプラクティス
ファインチューニングの成功には以下のポイントが重要です：
-
データの質と量
高品質かつ関連性の高いデータセットを準備します。曖昧なデータを避け、タスクに合った多様な例を含めましょう。 -
ハイパーパラメータの調整
学習率やバッチサイズ、エポック数を最適化します。異なる設定を試すことで最適な結果を得られます。 -
過学習の防止
トレーニングエポックを制限し、バリデーションセットでモデル性能を監視します。同じパターンを繰り返す応答が出る場合は過学習の兆候です。 -
アンダーフィットへの対応
タスクの学習が不十分な場合は、データセットを増やすか、トレーニング時間を延長します。 -
記憶喪失の管理（Catastrophic Forgetting）
ファインチューニングによって元の知識が失われないよう、一般タスクの性能を定期的に評価します。
応用的なヒント
- レイヤー凍結: モデルの基礎知識を維持しながら、特定タスクに関連する層のみを調整。
- パラメータ効率型ファインチューニング（PEFT）: 小規模な新しい重みを追加し、トレーニングパラメータを削減。