スピーカー Predibase社 機械学習エンジニア Arnav Garg氏

概要

本発表で、Arnav Garg氏はオープンソースの言語モデル（LLM）のファインチューニング提供に関数するテクニックと利点を探ります。特に特定のタスク用にカスタマイズされた場合、GPT-3.5やGPT-4のようなクローズドなモデルの性能を上回ることがよくあることが強調されています。

主要なポイント

オープンソースLLMのファインチューニング:  Garg氏は、オープンソースの言語モデルをファインチューニングすることで、GPT-3.5やGPT-4のようなクローズドなモデルと比較して、特にこれらのモデルが特定のタスク用にカスタマイズされている場合に、優れたパフォーマンスを発揮できることを強調しています。特定のドメインやアプリケーションのニュアンスに合わせてモデルをファインチューニングすることで、より正確で適切な出力を得ることができるため、オープンソースのLLMは開発者にとって強力なツールとなります。

ファインチューニングの費用対効果:  オープンソースのLLMをファインチューニングする大きな利点の一つは、費用対効果です。ゼロからモデルを開発したり、高価なクローズドモデルに依存したりするのとは異なり、ファインチューニングに必要な計算リソースは大幅に少なくて済みます。そのため、大規模な言語モデルを一からトレーニングする際に一般的にかかる高いコストを負担することなく、強力なAIモデルを導入したいと考えている組織にとって魅力的な選択肢となります。

LoRAによるパラメータの効率化:  Garg氏は、LoRA（Low-Rank Adaptation）テクニックを導入しており、モデルのパラメータのわずか0.1%〜1%を使用してファインチューニングを行うことができます。この手法は計算効率が高いだけでなく、コスト効率も高いです。LoRAは、パラメータの最小限のサブセットに焦点を当てることで、迅速かつ効率的なファインチューニングを可能にし、リソースが限られている小規模な組織でも利用できるようにします。

QLoRAによる低コスト展開:  Garg氏は、QLoRAがモデルの重みを圧縮する技術であることを強調し、ファインチューニングと低コストのハードウェアへの展開を可能にしています。これにより、パフォーマンスレベルを維持しながら運用費用を大幅に削減できます。QLoRAを使用すれば、組織は高価なインフラを必要とせずに高性能なLLMを導入できるため、コスト重視のプロジェクトにとって有効なな選択肢となります。

Loraxフレームワーク:「Loraxフレームワーク」は、ファインチューニングされた数百のモデルを単一のGPUで提供するためのソリューションです。このフレームワークは、モデルのウェイトを動的にロードおよびアンロードすることでリソースの使用を最適化し、メモリを効率的に管理してコストを削減します。Loraxは、限られたハードウェア上で、それぞれが特定のタスク用にファインチューニングされた複数のモデルをスケーラブルに展開し、効率を高めてオーバーヘッドを削減します。

LLMの継続的学習:  Garg氏は、LLMにおける継続的な学習の重要性を強調し、それを人間の従業員が時間とともに学習し適応していく方法に例えています。継続的な学習により、モデルは新しいタスクやデータ分布の変化に適応し、適切で正確な状態を保つことができます。この能力は、動的な環境において言語モデルの長期的なパフォーマンスを維持するために極めて重要です。

動的文脈内学習:  Garg氏のプレゼンテーションでは、言語モデルのパフォーマンスを向上させるために、訓練事例を動的に収集し、利用することの利点について説明します。対象となる特定のタスクに関連する例を使用することで、モデルはエッジケースや特殊なタスクをより効果的に処理することができます。このアプローチは、正確で文脈に適した応答を生成するモデルの能力を向上させます。

学習データ（具体例）による影響:  ファインチューニングや文脈内学習で使用される具体例の質は、モデルのパフォーマンスに影響する重要な要素となります。明示的な補正を提供する高品質で関連性のあるデータが最も有益であり、より良いモデル出力につながります。モデルに投入される学習データが最高品質であることを保証することは、パフォーマンスを最適化する上で極めて重要です。

オープンソースへのアクセス:  Garg氏は、ファインチューニングツールやデプロイメントフレームワークが、オープンソースプロジェクトとしてアクセスしやすくなっていることを強調して締めくくりました。この傾向は参入障壁を低くし、企業や個人が大規模なリソースを必要とせずに高度な言語モデルを活用できるようにします。このようなツールが利用可能になることで、強力なAIテクノロジーへのアクセスが民主化され、さまざまな業界にわたってより広範なイノベーションが可能になります。

LLMRecovery Labの見解

2024年はオープンソースモデルにとって極めて重要な年であり、クローズドソリューションの強力な競争相手となりました。マイクロソフトのPhi、MetaのLlama、GoogleのGemini、そしてMistralの最新作のような一流企業のモデルによって、オープンソースのエコシステムは大きく成長しました。今日、Hugging Faceの830k以上のモデルのほぼ半分がTransformerベースであり、このフレームワークの広範な採用と開発が強調されています。

このオープンソースLLMへの転換は、GPUやその他の重要なハードウェアのコストが低下し、組織が特定のニーズに合わせてモデルをファインチューニングすることがますます現実的になっていることが主な要因となっています。企業がよりカスタマイズされた効率的なAIソリューションを求める中、大規模で汎用的なLLMから、特定のタスクに秀でるように細かく調整された小型言語モデル（SLM）への移行が顕著になっているのです。

これらのモデルは、オープンソースの他のモデルと並んで、適切なカスタマイズを行うことで、オープンソースのLLMが、ドメイン固有のアプリケーションにおいて、GPT-3.5やGPT-4のような最先端のクローズドモデルを凌駕できることを示しています。このようなカスタマイズされたアプローチは、医療、金融、法律分野など、精度と関連性が重要な分野では特に価値があります。

この傾向を促進する最も重要な進歩のひとつが、Low-Rank Adaptation（LoRA）のような効率的な再学習手法(Parameter-Efficient Fine-Tuning:PEFT）手法です。このアプローチは、モデルのパフォーマンスを向上させるための非常に効率的でコスト効率の高いソリューションを提供します。この手法は、リソースが限られている組織にとって特に有益であり、そのような取り組みに通常伴う経済的負担なしに高度なLLMを導入することができます。

2023年と2024年は、特定のユースケースに合わせたオープンソースモデルをファインチューニングし、提供するための舞台を整えました。この傾向が続くと、特定のドメインに正確に最適化された、コスト効率が高く高性能なAIソリューションのニーズによって、SLMの採用が増加するだろう。

2025年を見据えた場合、SLMへの移行傾向はさらに加速すると予想される。計算コストの低下、ファインチューニング技術の高度化、そしてMistral、Microsoft、Meta、Googleのようなリーダー企業のモデルの登場が相まって、より広範な採用が推進されるだろう。汎用のLLMからドメインに特化したSLMへのシフトは、単なるコスト削減戦略ではなく、AIアプリケーションにおいてより高い精度、効率性、スケーラビリティを実現するための重要なステップである。

継続的な学習と動的なコンテキスト内学習は、これらのモデルの関連性と性能を長期にわたって維持する上でも重要な役割を果たす。新しいタスクや進化するデータ分布に継続的に適応することで、これらのモデルは動的な環境の要求に対応できるようになる。ファインチューニングと文脈内学習において質の高い事例を重視することは、モデルの出力を最適化し、長期的な実行可能性と有効性を確保する鍵となる。