大規模言語モデル（LLM）は、2022年後半にOpenAIから最初のGPTモデルがリリースされて以来、急速に採用が拡大し、複数の業界で急速に普及しています。しかし、その機能を最大限に活用するには、企業は特定の目標を達成し、可能な限り信頼性の高いパフォーマンスを引き出すために、これらのモデルの調整と微調整に注力する必要があります。その方法をご紹介します。
LLMの調整と微調整の重要性
LLMの調整と微調整は、まずドメイン固有の知識を統合することから始まります。このステップを怠ると、広報上の危機、顧客の不満、財務上の損失など、重大な収益問題につながる可能性があります。シボレーディーラーの不正チャットボットインシデントのような現実世界の例は、連携が不十分であることによる恥ずかしい落とし穴を示しています。適切な微調整を行うには、次のような革新的なアプローチを活用することも必要です。 ミクスト・オブ・エキスパート合同法律事務所これにより、特殊なサブネットワークがタスクをより効率的に処理できるようになり、精度とスケーラビリティの両方が保証されます。
LLM アライメントの主な理由
敵対的攻撃に対する防御
LLMが敵対的な攻撃に耐えられるように調整するには、強力なセキュリティ対策を組み込む必要があります。これは、の信頼性を維持するのに役立ちます。 マルチモーダル LLM カスタマーサービスやコンテンツ生成などの分野でのアプリケーション。
コンテンツモデレーションの強化
LLMは多くの場合、コミュニティのガイドライン、規制要件、文化的感受性に準拠したコンテンツを作成する必要があります。連携を図ることで、コンプライアンスとユーザーの安全性を最大限に高めることができ、不適切なコンテンツ生成を防ぐことができます。
ブランドトーンとアイデンティティの維持
すべてのデジタルタッチポイントでブランドボイスを一貫させることは常に重要です。企業のブランドアイデンティティを反映するようにLLMを調整することで、認知度が高まり、まとまりのあるコミュニケーションが強化されます。
本物の人間の好みを反映する
ユーザーの好みに共鳴するパーソナライズされたインタラクションは、エンゲージメントを高め、製品やサービスの満足度を高めます。連携と連携 LLM モデルの微調整 文化的なニュアンスやユーザーの行動を理解することで、より敬意を払い、インクルーシブで、偏見のない交流が可能になります。
LLM アラインメントの戦略
LLMを効果的に連携させるために、質の高いラベル付きデータに焦点を当てた方法論がいくつか開発されています。
ドメイン固有の知識の組み込み
監視付き微調整
この従来の方法には完全が含まれます LLM の微調整 ターゲットタスクのラベル付きデータセットで。計算コストは高いものの、最高のパフォーマンスレベルを実現します。
パラメータ効率の高い微調整 (PEFT)
この手法では、わずかなパラメータセットのみを変更するだけで、LLM を低コストで適用できます。たとえば、質問と回答のペアを使用して金融分野向けの LLM を微調整し、実際の用途を改善します。
検索-拡張世代 (RAG)
RAGにより、LLMは外部のナレッジベースにアクセスしてドメイン固有の詳細を確認できます。この方法では、モデルの事前にトレーニングされたパラメーターに関連情報が追加され、出力の精度が向上します。
ヒューマンプリファレンスの適用
LLMアウトプットをパーソナライズするには、ラベル付きデータのキュレーションやヒューマンフィードバックによる強化学習（RLHF）など、倫理的な考慮事項や方法もいくつかあります。MetaのLIMA論文とOpenAIのRLHFアプローチは、LLMを人間の好みに合わせて、より共感的で魅力的なものにするための手法を示しています。
ブランドトーンとアイデンティティ
RAGや監視付き微調整などの手法を用いることで、企業は顧客サービスから商品説明まで、さまざまなシナリオでLLMを調整してブランドトーンを維持することができます。
コンテンツ管理と出力処理
効果的なコンテンツ管理には、トレーニングデータセットのキュレーション、フィルタリングのためのNLPモデルの使用、RLHFの採用などの戦略が必要です。これにより、LLMは特定の組織ガイドラインや倫理基準に沿った適切で関連性の高いコンテンツを生成できるようになります。
敵対的防御
LLMを敵対的な攻撃から守るには、継続的なトレーニングと評価が必要です。敵対的訓練、レッドチーム編成、Red-Instruct論文のテクニックなどの手法は、悪質な試みに対するモデル準備の強化に役立ちます。
LLM のテストと評価
分野の専門家の協力を得て精選されたベンチマークデータセットを使用してLLMをテストおよび評価することで、モデルが実際に使用できるように準備が整っていることを確認できます。医療LLMには医師などの専門家を参加させることで、トレーニングデータの妥当性と正確性が保証されます。Sapienでは、お客様のLLMとAIモデルの完全性と有用性を維持するために、リスクと業務上の安全性を継続的に評価しています。
LLM アライメントを実践に移す
データセットの品質、多様性、関連性に重点を置いたデータ中心のアプローチは、効果的なLLM調整にとって重要です。データセット構築の自動化、統合による反復の迅速化、監視のためのジャッジLLMの使用は、微調整プロセスを強化します。
データセット構築の自動化
Sapienのような一部のプラットフォームでは、ドメイン固有のデータ予測を生成し、人間のラベラーを使用して正確性を確保することで、高品質のデータセットの構築を促進できます。このアプローチにより微調整プロセスがスピードアップし、より迅速で高品質な生産が可能になります。
インテグレーションによるイテレーションの高速化
統合によってサポートされる一貫した評価と監視により、イテレーションの速度と精度が向上します。企業は、RAGシステムと人間によるレビューを組み合わせることで、LLMのトレーニングと評価フェーズを最適化してパフォーマンスを向上させることができます。
フィルター処理に NLP モデルを使用する
有害で有害なコンテンツについて追加のNLPモデルをトレーニングすることで、有害で悪意のある入力や出力を防ぐことさえできます。たとえば、OpenAI は次のような場合に使用します。 テキスト分類手法 特定のインプットやアウトプットがポリシーに違反しているかどうかを開発者が特定するのに役立ちます。
ジャッジLLMを使ってモニタリングを自動化する
ジャッジLLMは、不正確な回答を特定してフラグを立て、人間の査読者がそれらを修正できるようにします。このワークフローは、RAGスタックと微調整されたLLMの両方に適用可能であり、LLMを継続的な改善と信頼性の高いパフォーマンスへと導きます。
トレーニングと微調整のためのデータのキュレーション
偏りや有害なアウトプットを避けるため、データセットを慎重にキュレートしてください。専任のチームが、トレーニングデータの多様性と豊富さを維持しながら、有害または攻撃的な言葉を含むテキストを削除またはフィルタリングする必要があります。Sapien では、独自のモデルを構築している企業や、社内でデータのラベル付けを行う企業向けに、質の高いドメイン固有のデータセットを調達して収集しているため、そのデータをより早く使い始めることができます。
ヒューマンフィードバックによる強化学習 (RLHF)
使用する RLHF 人間の評価者がモデレーターを務めることができるため、コンテンツのモデレーションは効果的です。応答を評価またはランク付けして、有害なプロンプトやコンテンツを特定して適切に対応できるようにモデルを継続的にトレーニングします。Sapien のヒューマン・ラベラーのネットワークとヒューマン・イン・ザ・ループのラベリング・プロセスは、データセットを微調整するためのフィードバックをリアルタイムで提供し、最もパフォーマンスが高く差別化された AI モデルを構築できるようにしています。
敵対的訓練または微調整
トレーニングや微調整の段階で敵対的な例を導入することで、言語モデルがその出力を操作しようとする試みから身を守るための準備が整います。たとえば、小規模な敵対的データセットに基づいてモデルを微調整すると、LLM裁判官に対して悪質な例が生成される可能性があります。
レッド・チーミング
レッドチームでは、敵対的な攻撃をシミュレートして、モデルの防御をテストして強化します。ラベル付けチームが、問題のある回答を引き出すように設計された高度なプロンプトで継続的にモデルに挑戦することで、現実世界の敵対的シナリオへの対処能力が向上します。
Sapienのエキスパートによるヒューマンフィードバックを活用して、LLMの微調整と調整を行います
その分野の専門知識を持つSapienのヒューマンラベラーは、比類のない精度とスケーラビリティで大規模言語モデル（LLM）を微調整します。当社のデータ収集およびラベリングサービスは、AI モデルの構築に不可欠な高品質なトレーニングデータの提供に重点を置いています。ヒューマン・イン・ザ・ループ・ラベリング・プロセスを統合することで、モデルはリアルタイムでフィードバックを受け、微調整されます。これにより、LLMが目標を達成または上回り、希望するアプリケーション全体で信頼性を維持できるようになります。
Sapienを使用すると、データラベリングのボトルネックを軽減し、ラベリングリソースを迅速かつ効率的に拡張できます。今すぐ弊社にご相談ください。カスタムデータパイプラインを構築することで、お客様の AI モデルの目標達成を弊社がどのように支援できるかをご確認ください。
