AIモデルのファインチューニング (第1部): 基本概念と手法
AIモデルのファインチューニングの概要、フルファインチューニングとPEFTの違い、データ前処理の基本を解説します。
ファインチューニング（微調整）は、事前学習済み大規模言語モデル（LLM）を特定タスクや専門分野に適応させるための重要な技術です。
なぜファインチューニングが必要か？#
基盤モデルは汎用的な能力を持っていますが、以下のケースではファインチューニングが効果的です：
- 専門領域の知識対応（医療、法律、金融など）
- 厳格な出力フォーマットの指定（JSONスキーマ、SQLクエリ）
- 企業の独自トーン＆マナーや指示に従う応答の最適化
[!NOTE] ファインチューニングはモデルの応答スタイルや振る舞いを調整し、RAG（検索拡張生成）はリアルタイムな外部知識を補給します。
主要なファインチューニング手法#
- Full Fine-Tuning: モデルの全パラメータを更新。大規模な計算リソース（複数のA100/H100 GPU）が必要。
- PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): 一部のパラメータまたは追加の軽量アダプター層のみを更新。
- Instruction Tuning: 指示と応答のペアを用いて、人間の指示に従うようモデルを学習。
fine_tune_example.py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "meta-llama/Llama-3.2-3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
# [!code focus]
# Hugging Face Trainerによるファインチューニング準備データ準備の手順#
ファインチューニングの成功の8割はデータの質にかかっています：
- テキストのクリーニングと正規化
- Instruction-Response構造へのフォーマット変換
- 適切に分割された学習/検証データの構築