2.1 Hugging Face Transformersを使ったモデルのファインチューニング｜BERTのPython実装例

前のセクション「LLMモデルの微調整（ファインチューニング）」では、ファインチューニングの重要性について解説しました。次は、Hugging FaceのTransformersを使用した具体的なファインチューニング方法を紹介します。

Hugging FaceのTransformersを使ったモデルのファインチューニング

LLM（大規模言語モデル）の性能をさらに向上させるためには、ファインチューニングが重要なプロセスです。Hugging FaceのTransformersライブラリは、簡単にファインチューニングができる人気のツールで、多くの事前学習済みモデルが提供されています。このセクションでは、Hugging FaceのTransformersを使用して、BERTやGPTなどのモデルをファインチューニングする方法を紹介します。

ファインチューニングとは？

ファインチューニングは、事前学習済みモデルを特定のタスクに合わせて再トレーニングするプロセスです。通常、ニュース分類や感情分析などの特定の用途に対して、少量の追加データを使用してモデルを微調整します。これにより、タスクに特化した精度の高いモデルが得られます。

Hugging Face Transformersのインストール

まず、transformersとdatasetsライブラリをインストールしましょう。


# transformersとdatasetsのインストール
pip install transformers datasets

BERTモデルのファインチューニング例

ここでは、Hugging FaceのBERTモデルを使ってテキスト分類のファインチューニングを行います。


from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
from datasets import load_dataset

# データセットの読み込み
dataset = load_dataset("imdb")

# モデルとトークナイザーの読み込み
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased", num_labels=2)
tokenizer = BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-uncased")

# データの前処理
def preprocess(data):
    return tokenizer(data['text'], truncation=True, padding='max_length')

# データのトークナイズ
train_data = dataset['train'].map(preprocess, batched=True)
test_data = dataset['test'].map(preprocess, batched=True)

# トレーニング設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

# トレーナーの作成
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_data,
    eval_dataset=test_data,
)

# トレーニングの実行
trainer.train()