2.0 LLMモデルのファインチューニング｜Hugging Faceを使った効率的な微調整手法
前のセクション「キャッシュ戦略」では、APIのパフォーマンス向上のためにキャッシュを活用する方法について学びました。次は、LLMモデルのファインチューニングについて解説します。
LLMモデルの微調整（ファインチューニング）
このセクションでは、LLM（大規模言語モデル）のファインチューニングに焦点を当てます。Hugging FaceのTransformersライブラリを活用し、トレーニングデータの準備から、モデルのトレーニング、評価方法までの具体的な手順を説明します。微調整により、LLMを特定のタスクに適応させることが可能になり、性能が大幅に向上します。
目次
- 2.1 Hugging FaceのTransformersを使ったモデルのファインチューニング
- 2.2 トレーニングデータの準備と前処理
- 2.3 トレーニングの実行とモデル評価
ファインチューニングとは？
ファインチューニング（Fine-Tuning）は、既にトレーニングされたモデル（事前学習済みモデル）に追加のトレーニングを行い、特定のタスクに適応させる手法です。このプロセスにより、少ないデータでも高いパフォーマンスが得られることが特徴です。例えば、カスタムデータセットを用いた分類モデルや対話システムなど、用途に応じたモデルを構築できます。
Hugging FaceのTransformersライブラリの紹介
Hugging FaceのTransformersライブラリは、さまざまなLLMモデル（BERT, GPT-2, T5など）を簡単に使用できるオープンソースツールです。ファインチューニングに必要な機能が揃っており、Pythonで簡単に実装が可能です。以下のセクションでは、Hugging Faceを活用したファインチューニングの具体例を見ていきます。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。カテゴリー
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チーム
任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。