モデルの微調整の概念

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微調整は、事前トレーニング済みのモデルを取得し、データに合わせて調整するプロセスです。 このプロセスは、データを最大限に活用し、モデルのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 この記事では、微調整の基本的な概念と、AI モデルの微調整が適切な場合について説明します。

はじめに

微調整は、データをさらに活用するのに役立つ強力な手法です。 微調整を理解するには、転移学習の概念を理解することが重要です。 転移学習は、あるタスクでトレーニングされたモデルが 2 番目の関連タスクで再利用される機械学習手法です。 これを行うには、事前トレーニング済みのモデルを取得し、新しいデータに合わせて調整します。 微調整は、新しいデータに合わせて事前トレーニング済みのモデルを調整する転移学習の一種です。

モデルの微調整には、いくつかの手順が必要です。 まず、タスクに適した事前トレーニング済みのモデルを選択する必要があります。 次に、サンプル データを準備し、このデータに基づいてモデルを微調整する必要があります。 最後に、モデルのパフォーマンスを向上させるために、モデルを反復処理する必要があります。

微調整するタイミング

微調整は、少量のデータがあり、モデルのパフォーマンスを向上させたい場合に適しています。 事前トレーニング済みのモデルから始めると、モデルが既に学習した知識を活用し、データに合わせて調整することができます。 これにより、モデルのパフォーマンスを向上させ、トレーニングに必要なデータの量を減らすことができます。

通常、大量のデータがある場合は、モデルを微調整する必要はありません。 この場合、モデルをゼロからトレーニングし、微調整を行わずに優れたパフォーマンスを実現できます。 ただし、この場合でも、モデルのパフォーマンスをさらに向上させる場合は、微調整が役立つことがあります。 また、事前トレーニング済みモデルが最初にトレーニングされたタスクとは異なる特定のタスクがある場合も、モデルを微調整することができます。

プロンプト エンジニアリングまたはプロンプト チェーンを使用して、モデルのコストがかかる微調整を回避できる場合があります。 これらの手法は、微調整を必要とせずに高品質のテキストを生成するのに役立ちます。

事前トレーニングされたモデルを選択する

タスクの要件に適した事前トレーニング済みのモデルを選択する必要があります。 さまざまなタスクでトレーニングされた、事前トレーニング済みのモデルが多数用意されています。 作業しているタスクと同様のタスクでトレーニングされたモデルを選択する必要があります。 これは、モデルが既に学習した知識を活用し、データに合わせて調整するのに役立ちます。

事前トレーニングされたモデルを探す場合は、HuggingFace モデルから始めることをお勧めします。 HuggingFace モデルは、トレーニングされたタスクに基づいてカテゴリにグループ化されているため、タスクに適したモデルを簡単に見つけることができます。

これらのカテゴリには次のものが含まれます。

  • マルチモーダル
  • Computer Vision
  • 自然言語処理
  • オーディオ
  • 表形式
  • 強化学習

環境および使用しているツールとのモデルの互換性を確認します。 たとえば、Visual Studio Code を使用している場合は、Visual Studio Code 用 Azure Machine Learning 拡張機能を使用してモデルを微調整できます。

モデルの状態とライセンスを確認します。 一部の事前トレーニング済みモデルはオープンソース ライセンスで利用できますが、その他のモデルは使用するために商用ライセンスまたは個人ライセンスが必要な場合があります。 HuggingFace のすべてのモデルにライセンス情報が含まれています。 微調整する前に、モデルを使用するために必要なアクセス許可があることを確認します。

サンプル データの準備

サンプル データを準備するには、トレーニングに適したデータをクリーンして前処理する必要があります。 また、データをトレーニング セットと検証セットに分割して、モデルのパフォーマンスを評価する必要もあります。 データの形式は、使用している事前トレーニング済みモデルで想定される形式と一致している必要があります。 この情報は、モデル カードの命令形式セクションの HuggingFace のモデルで確認できます。 ほとんどのモデル カードには、モデルのプロンプトを作成するためのテンプレートと、作業の開始に役立ついくつかの擬似コードが含まれます。

モデルを反復処理する

モデルを微調整したら、検証セットでそのパフォーマンスを評価する必要があります。 正確性、精度、リコール、F1 スコアなどのメトリックを使用して、モデルのパフォーマンスを評価できます。 モデルのパフォーマンスが十分でない場合は、ハイパーパラメーターを調整したり、アーキテクチャを変更したり、より多くのデータに対してモデルを微調整したりして、モデルを反復処理できます。 また、データの品質と多様性を調べて、対処する必要がある問題があるかどうかを確認することもできます。 一般に、高品質データの小規模なセットは、低品質データの大規模なセットよりも価値が高くなります。

関連項目

AI モデルの微調整の詳細については、次のリソースを確認してください。