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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20251020

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 関連リンク The Case for the Return of Fine-Tuning AIの世界では、一度は主流から外れていた「ファインチューニング」という技術が、再び大きな注目を集めています。これは、既存の大規模言語モデル（LLM）を、より特定の用途やデータに合わせて微調整する技術のことです。 かつて、Transformerモデルの登場により、ファインチューニングは効率的なモデル開発手法でした。しかし、LLMが非常に巨大化すると、モデル全体を再学習する「フルファインチューニング」は莫大な計算コストと時間が必要となり、実用的ではなくなりました。その代わりに、開発者はモデルへの指示を工夫する「プロンプトエンジニアリング」や、外部情報を参照させる「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」を活用するようになりました。これらはモデルを再学習する必要がなく、手軽に良い結果を出せたからです。 ところが、2021年にMicrosoft Researchが発表した「LoRA（Low-Rank Adaptation）」という新しい手法が状況を変えました。LoRAは、モデルのほとんどの部分を固定し、ごく一部の小さな追加部分だけを学習することで、コストを大幅に削減しつつ、フルファインチューニングと同等の性能を引き出すことを可能にしました。Hugging FaceのPEFTライブラリもLoRAの実装を容易にし、ファインチューニングのハードルを大きく下げました。 現在、ファインチューニングが再び重要視されている主な理由は以下の通りです。 技術環境の整備: GPUを利用できるクラウドサービスが増え、LoRAのような効率的な手法が手軽に実行できるようになりました。モデルの進化安定: LLMの進化が「革命的」から「進化的」になり、ファインチューニングしたモデルが無駄になりにくくなりました。オープンソース化: MistralやLlamaのようなオープンなLLMが増え、企業が自社のニーズに合わせてモデルをカスタマイズしやすくなりました。プロンプトの限界: プロンプトやRAGだけでは対応しきれない、企業独自の専門用語や話し方、複雑なルールなど、よりきめ細かなカスタマイズが求められるようになったからです。 Thinking Machines Labsの「Tinker」のような新しいプラットフォームは、ファインチューニングをさらに進化させています。例えば、LoRAの適用範囲を広げたり、学習率やバッチサイズといったパラメータを工夫したりすることで、より高性能なモデルを効率的に作れるよう提唱されています。現代のファインチューニングは、一つの大きなモデルを調整するだけでなく、ベースモデルと複数のLoRAアダプターを組み合わせて、用途に応じて柔軟に切り替える「モジュール式」へと進化しています。 モデルの評価にはまだ課題が残るものの、今後は運用中にフィードバックを受けて自動で学習し続ける「継続的学習」のような仕組みも期待されています。 ファインチューニングは、単なる技術的な調整を超え、企業がAIを自社のビジネスに合わせて深くカスタマイズし、独自の強みを生み出すための「戦略的な手段」として、その価値を高めています。AIをよりパーソナルに、より専門的に活用する未来において、この技術が果たす役割はますます大きくなるでしょう。 引用元: https://welovesota.com/article/the-case-for-the-return-of-fine-tuning LLM回答精度検証でテストデータやテストケースケースをAIに作ってもらう この記事では、LLM（大規模言語モデル）の回答精度を検証するために必要な「テストデータ」や「テストケース」を、AIと協力して効率よく作成する方法が解説されています。新人エンジニアの皆さんも、AIを上手に活用して開発作業を効率化するヒントが得られるでしょう。 まず、LLMを使った情報検索システム（例：Slackのメッセージ検索）の検証に使う「ダミーデータ」作りからスタートです。筆者は、実際のメッセージのJSONデータをAIに見本として渡し、「スレッド内のメッセージとスレッド外のメッセージを半々で100件作ってほしい」「改行や文字数のばらつきも入れてほしい」といった具体的な条件を細かく指定しました。AIはこれらの指示に応え、人間と対話しながら、より本物に近い、多様なメッセージデータを作り上げていきました。 次に、...
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