自然言語処理では、大規模言語モデル (LLM) の開発と適用に主に2つのアプローチが用いられます。それは、微調整モデルと事前トレーニングモデルです。いずれの方法も LLM を特定のタスクに最適化しますが、目的が相互に関連しているために混同されることがよくあります。ファインチューニングとプレトレーニングの違い、それぞれの目的、手法、課題を確認し、LLM と AI モデルのトレーニング用のデータラベル付けに使用した場合の補完的な性質を探ってみましょう。
重要なポイント
- 微調整と事前トレーニングは言語モデル開発の異なる段階であり、それぞれに独自の目的と方法論があります。
- 事前トレーニングは、モデルを大規模で多様なデータセットに公開することで一般的な言語的基盤を提供し、微調整によってこの基本モデルを特定のタスクに適合させます。
- 事前トレーニングと微調整のどちらを選択するかは、タスクの特異性、データタイプ、リソースの可用性などの要因によって異なります。
- 事前にトレーニングされたLLMは、さまざまなアプリケーションに幅広く適用できるため、汎用性が高くなります。一方、微調整されたモデルは専門分野で優れています。
- これらのプロセスの違いを理解することは、組織が特定のニーズに合わせてLLMをより効果的に導入するのに役立ちます。
- 事前トレーニングと微調整の相乗効果により、強い言語理解とターゲットを絞ったアプリケーションパフォーマンスが可能になります。
プレトレーニングとは
言語モデル開発パイプラインでは、事前トレーニングが初期段階であり、その間にLLMは幅広いデータセットに幅広くさらされます。このフェーズの目的は、言語モデルが、さまざまなコンテキストにわたる言語構造、パターン、およびセマンティクスについて一般的な理解を得られるようにすることです。タスク固有の微調整とは異なり、事前トレーニングモデルは、LLMがタスク固有のデータを必要とせずにさまざまなアプリケーションで言語を処理および生成できるようにする基本機能の構築に重点を置いています。
事前トレーニングにより、言語に関する幅広い理解を確立することで、モデルは構造化データと非構造化データの両方を含む幅広いコンテキストとタスクを効果的に管理できるようになります。
LLMの事前トレーニングは、彼らが基本的なレベルで言語を理解することを可能にするものです。この段階は、汎用性が高く、スケーラブルで、将来の専門的なタスクに適応できるベースラインモデルを作成するために不可欠です。 LLM の微調整。言語モデルの事前トレーニングは、大量のデータを使用することにより、テキスト生成から機械翻訳まで、幅広い言語タスクを処理できるLLMを作成します。
プレトレーニングの目的
プレトレーニングの主な目標は、特定の用途に縛られない方法で言語を理解し、生成できるモデルを開発することです。事前研修を受けたLLMは、以下のことを目的としています。
- 一般化された言語知識: 事前トレーニングでは、さまざまな分野にわたる一般的な言語知識の習得に重点を置いています。これにより、モデルの汎用性が大幅に向上します。この幅広い理解により、言語モデルは幅広いタスクに効果的に取り組むことができます。
- 微調整の基礎: 事前トレーニングのプロセスにより、微調整の取り組みを支援する強固な基盤が確立されます。この基礎知識は、モデルを特定のタスクに合わせて調整し、さまざまなアプリケーション要件にシームレスに適応できるようにするために不可欠です。
- 複雑な関係を理解する: 事前トレーニングにより、LLMはテキスト内の複雑な構文的および意味的関係を理解できるようになります。この機能により、ダウンストリーム・アプリケーションでのパフォーマンスが大幅に向上し、より首尾一貫した、状況に応じた適切なアウトプットが容易になります。
このような幅広い目的で、言語モデルの事前トレーニングにより、LLMは感情分析、コンテンツ生成、さらにはドメイン固有の質問回答などのタスクに微調整して適応力を高め、後で専門化できるようになります。
プレトレーニングで使われるテクニック
事前研修を受けたLLMは、通常、言語を包括的に理解するために、教師なしまたは自分で指導する手法を使用します。広く使われている方法には以下のものがあります。
- マスク・ランゲージ・モデリング (MLM): この手法では、シーケンス内の特定のトークンを隠し、マスクされた要素を予測するようにモデルをトレーニングします。MLMは、BERTのようなモデルの中核となるコンポーネントです。MLMを使うことで、モデルが単語レベルと文レベルのセマンティクスの理解を深めることができるからです。
- 次の文の予測 (NSP): NSPでは、2つの文が連続しているかどうかを予測するようにモデルをトレーニングします。これにより、質疑応答などのアプリケーションに不可欠な機能である談話の関係や文脈の流れを学習できます。
- 因果言語モデリング (CLM): GPTのような自己回帰モデルの基礎となるCLMは、シーケンス内の次のトークンを予測するようにモデルをトレーニングします。このアプローチは言語生成タスクに特に役立ち、テキスト補完などの用途にも役立ちます。
2023年現在、 GPT-3 は OpenAI によって開発されましたは、CLMを活用した最も先進的なモデルの1つであり、さまざまな業界で重要なツールとなっています。1750億のパラメーターを誇るこのモデルは、AIによる自然言語の処理方法に革命をもたらし、カスタマー・サービス・ボットからクリエイティブ・ライティングに至るまで、さまざまなアプリケーションを強化しています。
これらの技術により、事前にトレーニングを受けたLLMは、言語の基本的な構造と意味を反映した方法でテキストを理解し、処理することができます。これらの技法を用いることで、タスク固有の微調整が適用される前でも、モデルがさまざまな言語タスクを実行できるようになります。
事前トレーニングの課題
プレトレーニングはLLM開発でよく使用されますが、モデル開発者がナビゲートしなければならない制限がいくつかあります。
- リソース強度: LLM の事前トレーニングは計算コストが高く、多くの場合、大量の GPU クラスターと数週間のトレーニング時間が必要になります。このフェーズはエネルギーを大量に消費する可能性もあり、持続可能性に関する懸念が生じます。
- データ可用性: 事前トレーニングを受けた強固なLLMを作成するには、事前トレーニング済みのLLMを作成するには、多様で質の高い大量のデータが必要です。特に多言語や専門用途向けのモデルを開発する場合、そのデータを入手するのは難しい場合があります。Sapien のようなデータ収集サービスを使用すると、企業はより迅速にデータを取得し、モデルに必要なデータを収集できます。
- ジェネラライゼーションとスペシャライゼーション: 言語モデルの事前トレーニングにおける大きな問題は、モデルが特定のデータセットに過度に順応することなく、一般化可能な言語パターンを学習できるようにすることです。このバランスをとることは、モデルがさまざまな下流タスクを処理する能力にとって極めて重要です。
微調整とは
モデルを事前にトレーニングしたら、微調整プロセスを経て特定のタスクに適応させることができます。微調整では、事前にトレーニングされたLLMの幅広い機能を活用し、ドメイン固有の言語理解やタスク固有のパフォーマンス向上など、データのラベル付けを通じて正確な要件を満たすように調整します。微調整を行うことで、言語モデルは単なる汎用ツールではなく、感情分析、名前付きエンティティ認識、カスタマーサポートなどの特定の用途に優れたツールになります。
SFT LLM（Supervised Fine-Tuning LLM）などの微調整手法では、事前にトレーニングされたモデルを改良して、特殊なタスクでのパフォーマンスを向上させます。ラベル付けされたデータを使用してモデルを調整することで、 ソフトロム 技術を用いることで、顧客サービスや法的分析などの用途においてモデルの精度と妥当性が高まります。
微調整の目的
微調整の主な目的は、事前トレーニング段階で習得した一般的な知識を洗練して適応させ、特定の用途に合わせた焦点を絞った実用的なモデルに変換することです。このプロセスには、いくつかの重要な目標が関わっています。
- タスク最適化: タスク固有のデータに基づいて重みを調整することにより、特定のタスクまたはドメインに合わせてモデルを最適化すること。
- 正確性と関連性: 法律文書の分析、カスタマーサービス、医療記録などの特殊なアプリケーションにおける正確性と関連性を高めるため。
- バイアス削減: 事前トレーニング中にうっかり補われてしまったかもしれないバイアスを減らし、より正確で倫理的なモデルを現実世界で使えるようにすること。
微調整時に焦点を絞ることで、LLM開発者は事前トレーニング中に構築された一般的な言語基盤を活用しながら、ニッチなアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮できます。
微調整に使用される技法
自然言語処理 (NLP) の微調整方法は、多くの場合、教師付き学習に依存しています。教師付き学習では、ラベル付けされたデータを使用してモデルを特定のタスク目標に向けて導きます。
このプロセスを強化する重要な手法の 1 つが転移学習です。ある調査によると によって スタンフォード大学、 95% 転移学習を使用したNLPモデルのうち、学習時間が平均で短縮されたため 40% これにより、モデルの精度が向上しました 15% まで モデルをゼロからトレーニングする場合と比べて
- 転移学習: このアプローチでは、事前にトレーニングされたLLMの重みを出発点として使用し、既存の言語理解に基づいて微調整することができます。この方法はトレーニングをスピードアップし、モデルの全体的なパフォーマンスを向上させます。
- 監視付き微調整: ラベル付けされたデータを使用することにより、教師付き微調整により、特定のタスクに合わせてモデルを正確に調整できます。
- ドメイン固有の微調整: この手法には、ドメイン固有のデータセットでモデルをトレーニングすることが含まれます。これにより、専門用語やコンテキストの理解が深まります。たとえば、医療関連LLMでは、臨床応用向けに最適化するために、医学テキストを微調整することがあります。
これらの方法により、事前トレーニングで習得した言語理解に基づいて、LLMをさまざまな専門タスクに合わせてカスタマイズすることが可能になり、目標とする優れたパフォーマンスを実現できます。
微調整の課題
微調整は、特定のタスクを実行するようにモデルを最適化するための重要なステップですが、開発者が確実に成果を上げるために取り組む必要のある一連の課題も伴います。微調整プロセスに関連する主な課題には、次のようなものがあります。
- オーバーフィット: 限定されたデータセットや非常に限定的なデータセットを使用すると、モデルがオーバーフィットする可能性があります。つまり、微調整データセットに合わせて調整しすぎて、新しいデータにうまく一般化できない可能性があります。
- リソース配分: 事前トレーニングよりもリソースの消費量は少なくなりますが、微調整には依然としてかなりの計算リソースが必要であり、特に大規模なデータセットや複雑なタスクではそうです。
- データ品質: 効果的な微調整は、高品質のラベル付きデータに依存します。データが不正確または偏っていると、モデルのパフォーマンスが低下し、意図しない結果になることがあります。
事前トレーニングと微調整:主な違いの説明
言語モデル開発の旅を始めるとき、最適なパフォーマンスと機能を実現するには、最適なアプローチを選択することが不可欠です。事前トレーニングと微調整の違いを理解することは、特定のプロジェクトの目標と要件に沿った情報に基づいた意思決定を行うために不可欠です。
各段階は、モデルの機能を形作る上で独自の役割を果たします。それぞれの違いを十分に理解することで、開発者はそれぞれの強みを効果的に活用できます。たとえば、やり方がよく似ています。 自動運転車に搭載されるLiDAR 車両環境の基礎的な理解が得られ、事前トレーニングによってモデルが一般的な言語パターンを学習できるようになるため、基礎が築かれます。一方、微調整は、特定のタスクや領域に対応するようにモデルを調整するため、LiDAR を特定の運転条件に合わせて微調整する方法と比較できます。以下は、これらの主な相違点をまとめた詳細な比較です。
プレトレーニング
- 目標：一般言語知識の習得
- [データ]: 大規模で多様な、ラベル付けされていないことが多いデータセット
- テクニック：教師なし/自己指導型学習、MLM（マスクド・ランゲージ・モデリング）、NSP（次の文の予測）
- リソース要件: 時間とハードウェアの両面で、リソースを大量に消費する
- チャレンジ: 資源需要、データ可用性、一般化
微調整
- 目標: タスク固有の最適化
- [データ]: より小規模でラベル付きのドメイン固有データセット
- テクニック：教師付き学習、転移学習、ドメイン固有フォーカス
- リソース要件: リソースを中程度に消費し、ラベル付けされたデータが必要
- チャレンジ: オーバーフィッティング、データ品質、タスク固有の調整
事前トレーニングと微調整の仕組み
LLM開発では、事前トレーニングと微調整は相互に依存する段階です。事前トレーニングによって一般化されたモデルが確立され、微調整によって特定のニーズに合わせた専用ツールに変換されます。たとえば、LLMはWikipediaのような大規模なデータセットで一般的な言語パターンを把握するように事前トレーニングを行い、カスタマーサービススクリプトで微調整して、顧客からの問い合わせを微妙に理解した上で処理できるチャットボットを作成できます。
必要なアプリケーションでは ドメイン固有LLM、LLMの事前トレーニングと微調整の相乗効果がさらに明らかになります。たとえば、ChatGPTやGPT-4のようなモデルは、膨大で多様なデータセットで事前にトレーニングされ、ターゲットとなるシナリオでうまく機能するように特殊なデータセットで微調整されます。
各アプローチのメリット
事前トレーニングと微調整の両方には独自の利点があり、組み合わせると言語モデルの機能が大幅に向上します。これらの利点を理解することは、幅広いアプリケーションに効果的に対応できる強力で汎用性の高いLLMの作成を目指す開発者にとって非常に重要です。
Sapienでニーズに最適なアプローチを選択する
LLMの事前トレーニングと微調整のどちらを選択するかは、タスクの性質、データの可用性、計算リソースなどのさまざまな要因によって異なります。広範で具体的でない用途のモデルを作成する場合は、事前トレーニングだけで十分な場合があります。ただし、専門分野をターゲットにしている場合、最良の結果を得るには、事前にトレーニングされたモデルを微調整する必要があるでしょう。
これらのアプローチの導入を検討している組織向けに、Sapienは事前トレーニングと微調整の両方に対応する微調整およびデータラベリングサービスを提供しています。汎用のLLMが必要な場合でも、特定の業界向けにカスタマイズされたモデルが必要な場合でも、Sapienは効果的な言語モデル開発に必要なツールと専門知識を提供できます。お客様の AI モデル用のカスタムデータパイプラインを構築する方法について詳しく知りたい場合は、ぜひ当社チームにご相談ください。
よくある質問
Sapienはどのようなタイプのモデルに対応していますか？
Sapienは、汎用およびドメイン固有のLLMおよびモデルの両方を含む複数のLLMアーキテクチャと連携して、多様なクライアントのニーズを満たすことができます。
モデルの事前トレーニングと微調整の両方に Sapien を使用できますか？
はい、Sapienはプレトレーニングと微調整の両方のサービスを提供しており、モデルのカスタマイズが可能です。
通常、事前トレーニングにはどれくらいの時間がかかりますか？
事前トレーニングの期間は、データセットのサイズやモデルの複雑さなどの要因によって異なります。高性能ハードウェアでは数日から数週間かかる場合があります。
ラベル付けされた限られたデータで微調整を行うことはできますか？
はい、微調整は小規模なデータセットでも機能しますが、一般に、ラベル付けされたデータの品質が高いほど、データセットの結果はより良く、より正確になります。
