大規模言語モデルを微調整するための完全ガイド

大規模言語モデル (LLM) のような GPT-4、LaMDA、PaLM などのモデルは、広範なトピックで人間のようなテキストを理解して生成する驚異的な能力で世界を席巻しています。これらのモデルは、インターネット、書籍、その他のソースからなる巨大なデータセットで事前にトレーニングされています。

この事前トレーニング段階では、モデルに言語、トピック、推論能力、トレーニングデータに含まれる特定の偏見についての広範な一般知識が与えられます。ただし、これらの事前トレーニングされた LLM は、特定のドメインまたはタスクに特化した専門知識が不足しています。

ここで、微調整が重要になります。微調整とは、事前トレーニングされた LLM を特定のアプリケーションまたはユースケースに適応させるプロセスです。タスク固有の小規模なデータセットでモデルをさらにトレーニングすることで、その能力をドメインのニュアンスと要件に合わせて調整できます。

微調整は、広範な知識を持つ一般的な専門家を特定の分野の専門家に育てることに相当します。このガイドでは、LLM の微調整の何、 why、方法について説明します。

大規模言語モデルを微調整する

微調整とは

本質的に、微調整 には、事前トレーニングされた大規模モデルを、ターゲット タスクまたはドメインに合わせたデータセットで 2 回目のトレーニング段階で更新することが含まれます。これにより、モデルはその狭い分野のニュアンス、パターン、目的を学習し、内部化できます。

事前トレーニングでは、広い言語理解が巨大で多様なテキスト コーパスから取得されますが、微調整ではその一般的な能力を特化させます。これは、ルネッサンス人を業界の専門家に育てることに相当します。

事前トレーニングされたモデルの重み (パラメータ) は、一般的な知識を符号化するもので、微調整プロセスの開始点または初期化として使用されます。モデルはさらにトレーニングされますが、この場合はターゲット アプリケーションに直接関連する例に基づいてトレーニングされます。

モデルをこの特化されたデータ配布に公開し、パラメータをそれに応じて調整することで、ターゲット ユースケースに対する LLM をより正確で効果的なものにし、一般的な事前トレーニングされた能力を基盤として維持します。

LLM を微調整する理由

LLM を微調整する理由は複数あります:

1. ドメインのカスタマイズ: 法律、医学、ソフトウェア エンジニアリングなど、各分野には独自の言語規則、ジャーゴン、コンテキストがあります。微調整により、一般的なモデルを特定のドメインに合わせてカスタマイズできます。
2. タスクの特化: LLM は、テキスト要約、機械翻訳、質問回答などのさまざまな自然言語処理タスクに微調整できます。これにより、ターゲット タスクのパフォーマンスが向上します。
3. データのコンプライアンス: 医療や金融などの高度に規制された業界には、厳格なデータ プライバシー要件があります。微調整により、機密情報を保護しながら、独自の組織データで LLM をトレーニングできます。
4. ラベル付きデータの制限: モデルをスクラッチからトレーニングするための大量のラベル付きデータを取得することは困難な場合があります。微調整により、事前トレーニングされたモデルの能力を活用して、制限された教師あり例から強いタスク パフォーマンスを実現できます。
5. モデルの更新: ドメインで新しいデータが利用可能になるにつれて、モデルをさらに微調整して最新の知識と機能を組み込むことができます。
6. 偏見の軽減: LLM は、広範な事前トレーニング データから社会的な偏見を取得する可能性があります。キュレーションされたデータセットで微調整することで、これらの不適切な偏見を軽減できます。

本質的に、微調整は、広範なモデルと特化されたアプリケーションの焦点された要件の間のギャップを埋めます。モデル出力の精度、安全性、ターゲット ユースケースの関連性を向上させます。

大規模言語モデルを微調整する

提供された図は、大規模言語モデル (LLM) の実装と利用のプロセス、特にエンタープライズ アプリケーションを示しています。最初に、T5 などの事前トレーニング済みモデルに、構造化されたデータと構造化されていない会社のデータ (CSV または JSON などの形式) が与えられます。このデータは、教師あり、教師なし、または転移学習の微調整プロセスを経て、会社の特定のニーズに合わせてモデルを適応させます。

微調整アプローチ

大規模言語モデルを微調整する主な戦略は 2 つあります:

1) フル モデル 微調整

フル フィニッシュ アプローチでは、事前トレーニングされたモデルのすべてのパラメータ (重みとバイアス) が、2 回目のトレーニング段階で更新されます。モデルはタスク固有のラベル付きデータセットに公開され、標準のトレーニング プロセスでデータ配布を最適化します。

これにより、モデルはより包括的な調整を行い、ターゲット タスクまたはドメインに適応できます。ただし、フル フィニッシュにはいくつかの欠点があります:

• トレーニングには大量の計算リソースと時間が必要です。事前トレーニング段階と同等です。
• ストレージ要件は高く、各タスクに別々の微調整済みモデルのコピーを維持する必要があります。
• 「カタストロフィック フォーゲッティング」のリスクがあり、微調整によってモデルが事前トレーニングで学習した一部の一般的な能力を失う可能性があります。

これらの制限にもかかわらず、フル フィニッシュは、リソースが許容される場合やターゲット タスクが一般的な言語から大きく異なる場合に、幅広く使用される強力なテクニックです。

2) 効率的な微調整方法

フル フィニッシュの計算上の課題を克服するために、研究者は、微調整中にモデルの小さなサブセットのパラメータのみを更新する効率的な戦略を開発しました。これらのパラメータ効率的なテクニックは、特化とリソース要件の削減のバランスをとります。

人気のある効率的な微調整方法には:

Prefix-Tuning: ここでは、タスク固有のベクトルまたは「プレフィックス」が導入され、事前トレーニング済みモデルの注意をターゲット タスクに条件付けるためにトレーニングされます。微調整中にこれらのプレフィックスのみが更新されます。

LoRA (Low-Rank Adaptation): LoRA は、事前トレーニング済みモデルの各層に、トレーニング可能な低ランク行列を導入します。これらの小さなランクの調整により、モデルの特化が可能になりますが、フル フィニッシュよりもはるかに少ないトレーニング可能なパラメータが必要です。

LoRA (Low-Rank Adaptation) について詳細な説明を提供できます。LoRA は、大規模言語モデルの適応性を向上させるために、パラメータ効率的な微調整 (PEFT) 技術として大きな注目を集めています。

LoRA とは

LoRA は、大規模言語モデル (LLM) の適応方法で、事前トレーニング済み LLM に小さな数のトレーニング可能なパラメータを導入し、ダウンストリーム タスクに効率的に適応できるようにします。事前トレーニング済みモデルの大部分の知識を維持しながら、モデルをタスク固有のデータに適応させることができます。

数学的定式化

LoRA (Low-Rank Adaptation) は、大規模言語モデルの重み行列に低ランクの更新を導入する微調整方法です。重み行列 $W_{0} \in \mathbb{R}^{d \times k}$ に対して、LoRA は低ランク行列 $BA$、$A \in \mathbb{R}^{r \times k}$、$B \in \mathbb{R}^{d \times r}$ を追加します。ここで、$r$ はランクです。このアプローチにより、ダウンストリーム タスクに適応するために、事前トレーニング済みモデルのパラメータの小さなサブセットのみを更新することで、計算リソースを大幅に削減できます。更新された重み行列は、$W = W_{0} + BA$ で与えられます。

この低ランク更新は、元の重み行列 $W_{0}$ を低ランク行列 $BA$ で修正するものと解釈できます。LoRA の主な利点は、事前トレーニング済みモデルのすべての $d \times k$ パラメータを更新するのではなく、$A$ と $B$ の $r \times (d + k)$ パラメータのみを最適化する必要があることです。

ここでは、Python で peft ライブラリを使用して、事前トレーニング済み LLM に LoRA を適用する例を示します:

from transformers import AutoModelForSequenceClassification
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType

# 事前トレーニング済みモデルをロード
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)

# LoRA 構成を定義
peft_config = LoraConfig(task_type=TaskType.SEQ_CLS, r=8, lora_alpha=16, target_modules=["q_lin", "v_lin"])

# LoRA 対応モデルを作成
model = get_peft_model(model, peft_config)

# ... (トレーニング コードは省略)

この例では、事前トレーニング済みの BERT モデルをロードし、LoRA 構成を定義します。$r$ パラメータは低ランク更新のランクを指定し、$lora\_alpha$ は更新のスケーリング係数です。$target\_modules$ パラメータは、LoRA を適用するモデルの層を指定します。LoRA 対応モデルを作成した後、標準のトレーニング手順で微調整を実行できます。

アダプタ層: LoRA と同様ですが、低ランク更新ではなく、事前トレーニング済みモデルの各トランスフォーマー ブロック内に薄い「アダプタ」層が挿入されます。新しく追加されたコンパクト層のパラメータのみがトレーニングされます。

プロンプト チューニング: このアプローチでは、事前トレーニング済みモデルは完全に凍結されます。代わりに、ターゲット タスクのために事前トレーニング済みの知識を活性化する入力として、トレーニング可能な「プロンプト」埋め込みが導入されます。

これらの効率的な方法は、フル フィニッシュと比較して最大 100 倍の計算削減を提供しながら、多くのタスクで競合するパフォーマンスを実現します。さらに、フル モデル複製を避けることでストレージの要件も削減されます。

ただし、一般的な言語や大幅に異なるタスクに特化する必要がある場合、フル フィニッシュと比較してパフォーマンスが低下する可能性があります。

微調整プロセス

微調整戦略に関係なく、大規模言語モデルを特化させるプロセスは、一般的なフレームワークに従います:

1. データの準備: ターゲット タスクの入力 (プロンプト) と出力 (望ましい結果) を関連付けるラベル付きデータセットを取得または作成する必要があります。テキスト要約などのテキスト生成タスクの場合、入力テキストと要約された出力のペアになります。
2. データの分割: ベスト プラクティスに従って、ラベル付きデータセットをトレーニング、バリデーション、テストに分割します。これにより、モデル トレーニング、ハイパーパラメータのチューニング、最終評価のためのデータが分離されます。
3. ハイパーパラメータのチューニング: 学習率、バッチ サイズ、トレーニング スケジュールなどのパラメータを、データに対する最も効果的な微調整のために調整する必要があります。これには通常、バリデーション データセットが必要です。
4. モデルのトレーニング: チューニングされたハイパーパラメータを使用して、フル トレーニング データセットで微調整の最適化プロセスを実行します。バリデーション データセットのパフォーマンスが向上しなくなるまで (早期終了)。
5. 評価: 微調整されたモデルのパフォーマンスを、ターゲット ユースケースの実世界の例を含む、保持されたテスト データセットで評価して、実世界での有効性を推定します。
6. デプロイと監視: 満足のいくパフォーマンスを達成したら、モデルのデプロイと、新しい入力に対する推論を実行できます。コンセプト ドリフトに対するモデルのパフォーマンスと精度を時間の経過とともに監視することが重要です。

微調整の成功には、多くのニュアンスが影響を与える可能性があります。カリキュラム学習、マルチタスク微調整、ファインショット プロンプティングなどの戦略により、パフォーマンスをさらに向上させることができます。

さらに、効率的な微調整方法には、事前トレーニング済みモデルの出力を結合レイヤーを介して条件付けるなどの追加の考慮が必要です。プロンプト チューニングでは、正しい動作を活性化するように慎重に設計されたプロンプトが必要です。

高度な微調整: 人間のフィードバックの組み込み

標準の教師あり微調整に加えて、LLM を直接人間の好みやフィードバックでトレーニングするという分野が注目されています。この人間がループ内にあるアプローチでは、強化学習のテクニックが使用されます:

PPO (Proximal Policy Optimization): ここでは、LLM を強化学習のエージェントとして扱い、その出力を「行動」と見なします。報酬モデルは、人間の評価またはこれらの出力の品質スコアを予測するためにトレーニングされます。PPO は、LLM を報酬モデルのスコアを最大化する出力を生成するように最適化します。

RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): このアプローチは、PPO を拡張して、微調整中に人間のフィードバックを直接組み込みます。固定の報酬モデルではなく、微調整中に LLM の出力に対する人間の評価から報酬が得られます。

計算コストが高くなる可能性がありますが、これらの方法により、静的なデータセットで捉えられない特性に基づいて、LLM の動作をより正確に形成できます。

Anthropic などの企業は、RLHF を使用して、Claude などの言語モデルに、タスクの能力だけでなく、真実性、倫理、安全性の認識を向上させました。

潜在的なリスクと制限

大規模言語モデルの微調整は、慎重に管理する必要があるリスクがあります:

偏見の増幅: 微調整データに社会的な偏見が含まれている場合、モデルはこれらの不適切な偏見を増幅する可能性があります。代表的なデバイスのないデータセットをキュレーションすることは重要です。

事実のドリフト: 甚至微調整されたモデルでも、トレーニング例と一致しない、または間違った事実を「妄想」する可能性があります。事実の検索方法が必要になる場合があります。

スケーラビリティの課題: GPT-3 などの大規模モデルをフルに微調整するには、多くの組織にとって実行不可能なほど大量の計算リソースが必要です。効率的な微調整はこれを部分的に緩和しますが、トレードオフがあります。

カタストロフィック フォーゲッティング: フル フィニッシュの間に、モデルは事前トレーニングで学習した一部の一般的な能力を失う「カタストロフィック フォーゲッティング」の経験する可能性があります。マルチタスク学習が必要になる場合があります。

知的財産とプライバシーのリスク: 微調整に使用される独自のデータは、公開された言語モデルの出力に漏洩する可能性があり、リスクをもたらします。差分プライバシーと情報ハザードの軽減テクニックは、活発に研究されている分野です。

全体として、微調整は、データの品質、アイデンティティの考慮、リスクの軽減、パフォーマンスと効率のトレードオフのバランスについて、慎重に検討する必要があるプロセスです。

将来: 大規模言語モデルのカスタマイズ

今後、大規模言語モデルの微調整とモデル適応テクニックの進歩は、さまざまなアプリケーションとドメインで大規模言語モデルの全潜在能力を解放するために不可欠になります。

より効率的な方法により、PaLM などのより大きなモデルを制約されたリソースで微調整できるようになり、カスタマイズのアクセスを民主化する可能性があります。自動化されたデータセット作成パイプラインとプロンプト エンジニアリングにより、特化を簡素化できます。

ラベルなしの生データから微調整する自己教師ありテクニックにより、新しいフロンティアが開けられる可能性があります。さらに、異なるタスクまたはデータで微調整されたサブモデルを組み合わせて、高度にカスタマイズされたモデルをオンデマンドで構築できる可能性があります。

最終的に、大規模言語モデルがあらゆるドメインと取り組みで人間の能力を強化する、柔軟で安全で強力な AI アシスタントとして普及するにつれて、それらをシームレスにカスタマイズおよび特化できる能力は、重要になります。微調整と関連するモデル適応戦略は、これらのモデルの進化の重要なステップです。