LLMを理解する上で不可欠なファインチューニングとは？メリットやデメリットを紹介

2023.11.22(公開: 2023.11.22)

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LLM（大規模言語モデル）とは何か

こちらでは、LLMの概要やLLMが注目されている理由について解説いたします。

そもそも言語モデルとは何か

まずは「言語モデル」について解説いたします。

言語モデルとは、人間の言語を単語の出現確率を用いてモデル化したものです。1つの文章に対し、どのような単語が続くのかを確率で表した分布モデルが言語モデルと呼ばれています。

昨今では、人間の脳の働きを模倣する計算モデルである「ニュートラルネットワーク」を用いたニュートラルネットワーク言語モデルが主流となっており、自然言語の分野で広く用いられています。中でも「BERT」や「GPT」などは一般知名度も高く、IT技術に触れる機会が少ない方でも、日常的に利用している場合があります。

そんな言語モデルの一種であるLLM（大規模言語モデル）は、自然言語処理の分野で使用される深層学習モデルの一種です。

深層学習の技術を用いた複雑なモデルであるLLMは、先ほど説明したニュートラルネットワークが基盤となっています。LLMは膨大なテキストデータを入力し、大量のパラメータを調整しながら言語構造の学習を行っているのです。

具体的なLLMの例は以下の通りです。

PaLM
ChatGPT
Llama
Dolly

いずれも近年のIT業界で非常に注目されている技術です。機械翻訳やテキスト要約など、自然言語処理の主要なタスクを担っており、その技術は現在も進歩を続けています。

LLMが注目されている理由

LLMは、AI技術が到達し得ないとされてた人間の言語能力の高さに匹敵する程の精度の高い言語能力を示したことで、分野を問わず世界中から注目を集めています。

人間が使用するような自然言語というものは、ITの観点からすると極めて複雑なものであり、乳児期頃から段階的に学習することで獲得し得るものと考えられています。

対し、LLMは人間の言語獲得プロセスを模倣することで、人工知能システムに高度な言語能力を獲得させました。人間に比べて学習期間が非常に短い点も特徴の一つです。

これまでもAIを用いたChatBotなどの技術は、我々にとって身近な存在でした。それらの技術を革新的に進歩させたのがLLMなのです。

これまでのAI技術では実現不可能と言われていた、AIと人間の自然な会話を、LLMは実現しました。それにより、言語モデルに関する技術の可能性は広がり、様々な分野での活用の可能性が見出されるようになったのです。

ファインチューニングを理解する上で知っておきたいLLMの特徴

革新的な技術の進歩に伴い、一般企業でも活用方法を模索されているLLMですが、業務にとり入れて活用するためには「ファインチューニング」について正しく理解する必要があります。

ファインチューニングとは、「事前学習」を行ったモデルに対し、専門性が高いデータセットを学習させることです。「追加学習」とも呼ばれることもあります。ファインチューニングに関する詳細な解説は後述致します。

LLMは学習したデータに入っていない情報に対する推論は行えません。そのため、企業独自のデータに関する意見や知識などを求める場合は、LLMにデータを与え、学習させる必要があります。より専門性の高い分野におけるAI活用を目指す場合に実施されるのがファインチューニングです。

ファインチューニングとは？特徴や仕組みを紹介

「ファインチューニング」とは、あるデータセットを用いて事前学習した訓練済みモデルの一部もしくは全体を、別のデータセットを使って再トレーニングすることです。

一般的に、再トレーニングの際の学習率は、事前学習の値よりも小さな値となるため、調整済みのパラメーターへの影響も抑えられます。

分かりやすく説明すると、ファインチューニングは公開されている学習済みのモデルに対し、独自のデータを学習させることを指します。追加で情報を学習させることで、新たな知識を蓄えたモデルを作り出せるようになるため、専門性の高いタスクについても応対することが可能となります。

医療分野や法律分野など、専門性の高さが求められる業界では、頻繁にファインチューニングが実施されています。モデルに対し、より具体的で専門性の高い働きを求める場合に、ファインチューニングが行われます。

ファインチューニングのメリットとは

次に、ファインチューニングを行うメリットについて解説いたします。

教師データが不足していてもAIを運用できる

ファインチューニングを行えば、教師データが不足している場合でも、AIを実践的に運用することが可能となります。

ファインチューニングを行っていないAIは、「事前学習」と呼ばれる初回の学習処理の情報しか持ち合わせていません。そのため、事前学習以前のデータに関する推論を発表することはできても、それ以降のデータについては知識がないため、最新の情報や応用的なタスクには応じることができないのです。

しかし、追加学習であるファインチューニングを行うことで、最新のデータや、社内独自の情報にも応じることが可能になります。元の教師データが不足していたとしても、ファインチューニングを行うことで、補うことが可能になるのです。

有用なAI運用を実現するためには、ファインチューニングの実施は必須事項の一つであると言えるでしょう。

複雑な課題解決にも応用できる

ファインチューニングを行うことによって、AIは複雑な課題解決にも応用することができるようになります。

ファインチューニングは、事前学習済みの内容を、特定の分野に特化したモデルに変化させることを目的に実施されます。事前学習済みモデルは、あくまでも汎用的なモデルです。ファインチューニングをすることで、特定のタスクにおける応対精度を上げることが可能になります。

また、ファインチューニングでは、解きたいタスクに応じて、データを別途で用意します。例えば、要約や翻訳、質疑応答など、AIに頼ることが多いタスクについて、それらの解決に特化したデータをモデルに学習させることも可能です。

そのため、複雑な内容に関するタスクも、ファインチューニングを行うことによって、対応可能なモデルが実現します。分野ごとに特化したAIの実現は、様々な業界の発展に繋がると言われています。

ファインチューニングのデメリット・懸念点

次に、ファインチューニングのデメリットや懸念点を解説いたします。

高度な計算にも耐えうるマシンを用意するなら設備投資が必要

ファインチューニングを行うためには、高度な計算にも耐えうるマシンを用意する必要があります。

AIが事前学習で習得しているデータは非常に大きなデータです。それに加え、ファインチューニングのためのデータセットを学習させることになるため、高度な計算や処理に耐え得るマシンを用意することは必須条件です。一般的には、CUDA対応のNVIDIA GPUなどが使用されることが多いと言われています。

ファインチューニングを行う場合は、高い計算能力を持ち、メモリやストレージが十分なマシンを用意しましょう。

精度では教師あり学習に及ばない可能性がある

ファインチューニングで得られるデータセットはあくまで追加学習です。そのため、情報の精度では「教師あり学習」に及ばない場合もあります。

教師あり学習は新しいモデルを訓練するプロセスであり、ファインチューニングは事前に訓練されたモデルを新しいタスクに適応させるプロセスです。教師あり学習では、モデルを訓練する際、入力データとそれに対応する正解ラベルが提供されます。一方、ファインチューニングでは、事前に大規模なデータセットで訓練されたモデルをベースにし、そのモデルの一部または全体を新しいデータに合わせて微調整していきます。

データが少ない場合や計算リソースが限られている場合には、ファインチューニングが有用であると言えるでしょう。

計算負荷が大きい

ファインチューニングの利用目的や使用するデータによっては、計算負荷が大きくなることも考えられます。

データセットのサイズや使用するモデルのアーキテクチャやパラメーター数、トレーニングのイテレーション回数などが計算負荷に影響を与えます。

プリトレーニング済みモデルを使用することで、ファインチューニングにかかる計算負荷を削減することも可能です。

優れた教師データを確保する2つの方法

次に、優れた教師データを確保する2つの方法について解説いたします。

他社のデータセットを購入

ファインチューニングのデータセットを用意する方法の一つが、他社のデータセットを購入することです。データセットは、自身でアンケートを実施するなどの方法で独自のデータを用意することも可能です。しかし、より精密で偏りのないデータが求められる場合には、他社のデータセットを購入することをおすすめします。

他社のデータセットを取得することで、異なるドメインや視点からのデータを導入することが可能となります。これにより、モデルはより多様なデータに対応できるようになり、一般的なタスクに対する性能を向上させることが可能となるでしょう。

また、他社のデータセットを活用することで、そのデータセットが獲得している様々な特徴を1度に獲得することが可能です。これにより、ファインチューニングにかかるトレーニング時間やコストを削減することができます。

モデルの性能向上や、時間・コストの節約を目的とする場合には、他社のデータセットの購入がおすすめです。

アノテーションサービスを利用する

教師データをタグ付けする作業である「アノテーションサービス」を利用することで、ファインチューニングの訓練にかかる負担を軽減することができます。

アノテーションサービスでは、データに対して適切なアノテーションやラベリングを提供するため、精度の高い訓練が実現します。

また、アノテーションサービスを利用すると、大量のデータを迅速にアノテーションできるため、ファインチューニングに必要なデータ収集やラベリングを効率的に進めることができます。

ただし、アノテーションサービスを利用する際には、プロバイダーとの信頼性やデータセキュリティに関する取り決め、コミュニケーションプロセスの確立などを適切に行うことが重要です。

ファインチューニング以外に知っておきたい4つの手法

ファインチューニング以外に知っておきたい4つの機械学習の手法について解説いたします。

プロンプトチューニング

プロンプトチューニングとは、自然言語処理のタスクに対してモデルの振る舞いをプロンプト（指示・質問）を使用して調整するという機械学習の手法の一つです。

モデルの出力に対して対話的にフィードバックを提供し、プロンプトを調整してモデルの性能を向上させることが目的です。これを繰り返すことで、モデルは特定のタスクに対して微調整を行うことが可能となります。

プロンプトチューニングはユーザーの対話的なフィードバックを利用してモデルを調整する手法です。モデルを特定のタスクに適用するために再調整する手法であるファインチューニングとは、アプローチ方法や目的に違いがあります。

特徴選択生成モデルを使用してより自然な形で回答や生成を行います

特徴選択生成モデルとは、機械学習の手法の一つです。与えられたデータセットの中から重要な特徴のみを選択することで、モデルの精度や計算効率の向上を目指すことが可能になります。

特徴選択には統計的なテストや情報量に基づいて、特徴の重要性を計算し、その値に基づいて特徴を選択する「フィルタ法」や、特徴の部分集合を使ってモデルを訓練し、性能を評価することで、最も性能の高い特徴の組み合わせを選択する「ラッパー法」、モデルの学習プロセス中に特徴の重要性を評価し、その結果に基づいて特徴を選択する「埋め込み法」などの手段があります。

適切な特徴の選択は、モデルの解釈性向上や過学習の抑制にも効果が期待されています。