機械学習について勉強するにあたって押さえておきたいのが、ファインチューニングです。
ファインチューニングについて知っているだけで、機械学習の解像度が上がり、より精度の高いモデルの作成ができます。
この記事では、ファインチューニングとは何かを解説し、仕組みを見ていきましょう。ChatGPTとの関係や実践におけるポイントもご紹介します。
ファインチューニングとは？
ファインチューニングとは、事前学習された訓練済みのモデルを利用して、新しいタスク向けに再調整することです。
もともとあるモデルを使って、企業向けに利用できるように調整したり、より使いやすく調整したりします。
主に、ChatGPTなどの大規模言語モデルが使用されており、業務用として取り扱われることが多いです。
ファインチューニングの仕組み
ファインチューニングをすることで、もともとある大規模言語モデルが学習していない企業内のデータや最新のデータも活用できるため、企業がAIを扱うにあたって大きなメリットがあります。
既に学習済みの有効的なモデルからさらに、使いやすいようにファインチューニングすることによって、ビジネス向けの運用が可能になるのです。
ファインチューニングは、ディープラーニングの基礎となるシステムに対して適用され、必要なタスクに応じて教師データを取り替えてパラメータを再設定していきます。
一からデータを学ばせる必要がないため、ファインチューニングが効率のよい方法といえるでしょう。
ファインチューニングとChatGPTの関係
ファインチューニングに使われるモデルのなかでも、有名なのがChatGPTの中で使われている「GPT」です。
GPTとは、OpenAI社がインターネット上のデータをクローリングして、作成したデータセットを事前学習させて提供しているモデルです。
大量のデータを学習してあるGPTを活用して、学習していないデータを追加で学習させたり、最新の情報に書き換えたりして、ファインチューニングをしています。
ファインチューニングで調整するデータの例
実際に、ファインチューニングを実践するにあたって、まずはファインチューニング用の学習データを作成する必要があります。
作成した学習データをOpen AIのサイトにアップロードし、ベースモデルの学習を始めていく方法です。
では、どのようなデータを学習していくのかを見ていきましょう。
企業内のデータ
まずは、ネット上以外の学習していないデータを学習させるために、企業内のデータを扱います。
企業が持つ社内ドキュメントや、顧客取引データなど、インターネットに公開されていないデータも学習させることでより企業向けのモデルになるでしょう。
企業特有の情報や業界固有の知識が含まれているため、ChatGPTなど外部の流出リスクがあるものは使用できないため、専用のモデルに追加して調整します。
ファインチューニングによってカスタマイズされたモデルは、企業独自の課題に適した解決策を提供し、タスクの効率性や精度を向上させるのに役立つでしょう。
専門性の高いデータ
特定の業界や分野に特化したデータを学習させるため、専門性の高いデータを学習していきます。
例えば、医療分野では、患者の診断結果、病歴、検査データ、薬剤情報などのデータを学習させることによって企業の特定の業務や専門知識に関連する情報を抽出することが可能です。
また、金融機関では、取引データや顧客の財務情報、市場動向などを学習させてリスク管理や予測分析、投資戦略の改善に活用できるでしょう。
このように、ファインチューニングを行う際に専門性の高いデータをモデルに組み込むことで、その業界やタスクに最適化された性能を得ることができます。
最新データ
インターネットに公開されて間もない最新データなど、GTPなどに入っていないデータを学習させる必要があります。
情報が古いままだと、必ずしも正しい情報とは限りません。最新の情報をカバーすることによって、精度の高い回答が期待できるでしょう。
AIの関連用語との違いや関係を解説
ここからは、ファインチューニングの関連用語との違いや関係について見ていきましょう。
機械学習を学ぶにあたって、ぜひご確認ください。
ファインチューニングと転移学習の違い
転移学習は、あるタスクで学習された知識を別のタスクに適用する手法です。
例えば、大規模なデータセットで画像認識のためのモデルを学習させて、その学習済みモデルを異なる画像認識タスクに利用することがあります。
モデルは、初期段階で異なるタスクを学習するための基盤となり、その後、新しいタスクに適応するために微調整されます。
一方で、ファインチューニングは、転移学習の一種です。
新しいデータセットでモデルをトレーニングする際に、既存のモデルの一部分（または全体）を再利用し、タスクに最適化するために新しいデータに合わせて調整します。
ファインチューニングとRAGの関係
RAGは、生成モデルと情報検索の手法を組み合わせたものです。
機械学習モデルの訓練方法で、生成されるテキストと情報検索を組み合わせて、より正確な情報を生成します。
例えば、質問に対する最新の回答を生成するのに活用され、リアルタイムで関連する情報を検索し、その情報を元に回答を生成します。
大量の情報から、適切な回答を生成する必要があるタスクに有効的といえるでしょう。
ファインチューニングは、機械学習モデルの訓練方法です。特定のタスクやドメインに特化したモデルを作成するために、事前学習済みのモデルを使って新しいデータでトレーニングしていきます。
RAGは大量の情報から適切な回答を生成していきますが、ファインチューニングでは特定の分野での回答精度を向上させることができるのが特徴です。
ファインチューニングのメリット
機械学習モデルには、さまざまな学習方法がありますが、そのなかでも、ファインチューニングはどのようなメリットがあるのか見ていきましょう。
大量のデータを学習させなくてもAIを運用できる
ファインチューニングは、もともとのモデルがあるため、データが不足していてもAIの運用が可能な点が挙げられます。
高度な既存モデルを用意しておくことで、大量のデータを学習させなくても良質なAIを使用できるのはメリットといえるでしょう。
また、既存モデルのような開発を進めるには、時間と費用がかかります。このような事前準備がなくても十分に活用できるのは大きなポイントです。
高度な解答を実現できる
既存モデルからさらに進化させることによって、高度な回答の実現ができます。
既存モデルが学習していないことやデータ化しづらい内容でも、用途に合った適切なデータをファインチューニングすることで、より専門的な回答が期待できるでしょう。
ファインチューニングを活用することによって、さらに活用しやすいモデルがつくられると言えます。
ファインチューニングの注意点
ファインチューニングをすることで、モデルを一からつくらなくても実装しやすい反面、デメリットもあります。
ここからは、ファインチューニングの注意点を見ていきましょう。
生成AIの基盤が必要
ファインチューニングには、タスクに適したデータセットを用意しなければいけません。
精度の低いデータセットを使用すると、ファインチューニングをしても性能がよくないため、かえって手間がかかってしまいます。
適切な基盤をもとにしなければ最適な学習ができないため、データセットの準備のために、そもそものAI開発の環境を整える必要があるといえるでしょう。
LLMを扱える人材が少ない
ChatGPTのようなLLMを扱える人材がまだ少なく、ファインチューニングをしたくてもできない可能性があります。
LLMは比較的新しい技術のため、十分に性質を理解し、活用できる専門家の数は現状限られている状況です。
ファインチューニングのスキルや専門知識を持つ人材は非常に貴重なため、将来性が期待できるといえるでしょう。
チューイングをすることによってビジネスに与える影響
ファインチューニングをすることで、ビジネス向けの独自の環境を構築できるのが大きいといえます。
例えば、既存モデルから社内データをファインチューニングさせることで、既存モデルの機能に加えて社内データからの情報を得ることも可能です。
GPTを活用した場合は、社内業務用のChatGPTが完成します。既存のモデルが持っている知識と専門的な情報の両方に特化することで、より業務効率が向上するといえるでしょう。
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もちろん、過程でファインチューニングもするため、実装経験も身につきます。
また、2〜3ヶ月の導入研修があるので、未経験の方でも必要なスキルや経験の習得が可能です。
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