コーディングなしで独自のLLMをトレーニングする

コーディングなしでLLMをトレーニング

イントロダクション

生成AIは、私たちがテクノロジーとコンテンツの生成方法を革新するという魅力的な分野で、世界中で大きな注目を浴びています。この記事では、大規模言語モデル（LLM）の魅力的な領域、その構成要素、クローズドソースLLMがもたらす課題、そしてオープンソースモデルの出現について探求します。さらに、h2oGPTやLLM DataStudioなどのツールやフレームワークを含むH2OのLLMエコシステムについても詳しく説明します。これらのツールとフレームワークにより、コーディングスキルをほとんど必要とせずにLLMをトレーニングすることができます。

学習目標：

• 大規模言語モデル（LLM）を使用した生成AIの概念と応用を理解する。
• クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの利点を認識する。
• コーディングスキルをほとんど必要とせずにAIのトレーニングを行うためのH2OのLLMエコシステムを探索する。

LLMの構成要素：基礎モデルと微調整

LLMの詳細を掘り下げる前に、生成AIの概念を把握しましょう。予測AIが主流であり、過去のデータパターンに基づいて予測に焦点を当てる一方で、生成AIはその逆です。既存のデータセットから新しい情報を生成する能力を機械に与えます。

単一のモデルからテキストを予測・生成し、コンテンツを要約し、情報を分類するなど、さまざまなことができる機械学習モデルを想像してみてください。それが大規模言語モデル（LLM）の役割です。

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LLMは、まず基礎モデルから始まる多段階のプロセスに従います。このモデルは、しばしばテラバイトまたはペタバイト単位のデータセット上でトレーニングするため、膨大なデータが必要です。この基礎モデルは、次の単語をシーケンスで予測することにより学習し、データ内のパターンを理解することを目指します。

基礎モデルが確立されたら、次のステップは微調整です。このフェーズでは、キュレートされたデータセットでの教師付き微調整を行い、モデルを所望の動作に適合させます。これには、モデルを特定のタスク（例：多肢選択、分類など）を実行できるようにトレーニングすることが含まれます。

第三のステップである人間のフィードバックに基づく強化学習により、モデルのパフォーマンスをさらに向上させます。人間のフィードバックに基づいた報酬モデルを使用することで、モデルは予測をより人間の好みに合わせて微調整します。これによりノイズが減少し、応答の品質が向上します。

このプロセスの各ステップがモデルのパフォーマンスを向上させ、不確実性を減らすのに寄与しています。なお、基礎モデル、データセット、および微調整戦略の選択は、具体的なユースケースに依存することに注意してください。

クローズドソースLLMの課題とオープンソースモデルの台頭

ChatGPT、Google BardなどのクローズドソースLLMは、効果を示していますが、いくつかの課題も抱えています。これには、データプライバシーへの懸念、カスタマイズと制御の制約、高い運用コスト、時々の利用不可などが含まれます。

組織や研究者は、よりアクセス可能でカスタマイズ可能なLLMの必要性を認識しています。そのため、彼らはオープンソースモデルの開発を始めています。これらのモデルは、コスト効果があり、特定の要件に合わせてカスタマイズすることができます。また、機密データを外部サーバーに送信することへの懸念も解消されます。

オープンソースLLMは、ユーザーにモデルのトレーニングとアルゴリズムの内部動作へのアクセス権を与えます。このオープンなエコシステムは、さまざまなアプリケーションにとって有望なソリューションとなるため、より多くの制御と透明性を提供します。

H2OのLLMエコシステム：コーディング不要のLLMトレーニング用ツールとフレームワーク

機械学習の世界で著名なH2Oは、LLM用の堅牢なエコシステムを開発しました。彼らのツールとフレームワークは、広範なコーディングの専門知識を必要とせずにLLMのトレーニングを容易にします。以下に、これらのコンポーネントのいくつかを紹介します。

h2oGPT

h2oGPTは、独自のデータでトレーニングできる微調整済みのLLMです。最高の部分は何でしょうか？完全に無料で使用できます。h2oGPTを使用すると、LLMの実験を行い、商業的にも適用することができます。このオープンソースモデルを使用することで、財務上の障壁なしにLLMの機能を探索できます。

展開ツール

H2O.aiは、あなたのLLM（Large Language Models）を展開するためのさまざまなツールを提供しています。これにより、モデルを効果的かつ効率的に実行することができます。チャットボット、データサイエンスアシスタント、またはコンテンツ生成ツールの構築に関わらず、展開オプションは柔軟性を提供します。

LLMトレーニングフレームワーク

LLMのトレーニングは複雑なプロセスですが、H2OのLLMトレーニングフレームワークはこのタスクを簡素化します。ColossalやDeepSpeedなどのツールを使用することで、オープンソースのモデルを効果的にトレーニングすることができます。これらのフレームワークはさまざまな基礎モデルに対応しており、特定のタスクに合わせて微調整することができます。

デモ：H2OのLLM DataStudioを使用したデータの準備とLLMの微調整

では、H2OのLLMエコシステムを使用する方法について、具体的にはLLM DataStudioに焦点を当てたデモンストレーションに入りましょう。このノーコードのソリューションを使用すると、LLMモデルの微調整のためのデータの準備が可能です。テキスト、PDF、その他のデータ形式で作業している場合でも、LLM DataStudioを使用すると、データの準備プロセスが簡素化され、幅広いユーザーが利用できるようになります。

このデモでは、データの準備とLLMの微調整の手順を詳しく説明し、これらのツールのユーザーフレンドリーな性質を強調します。最後まで進めると、あなた自身のLLMプロジェクトでH2Oのエコシステムを活用する方法がより明確になります。

LLMと生成AIの世界は急速に進化しており、H2Oのこの分野への貢献により、これまで以上にアクセス可能になっています。オープンソースのモデル、展開ツール、ユーザーフレンドリーなフレームワークを活用することで、広範なアプリケーションにおいてLLMのパワーを活かすことができます。広範なコーディングスキルは必要ありません。AIによるコンテンツ生成と相互作用の未来がここにあり、この変革の旅に参加できることは非常にエキサイティングです。

h2oGPTのご紹介：マルチモデルチャットインターフェース

人工知能と自然言語処理の世界では、言語モデルの能力が驚くほど進化しています。GPT-3や同様のモデルの登場により、人間に似たテキストの理解と生成の新たな可能性が開けました。しかし、これで終わりではありません。言語モデルの世界は絶えず拡大し改善されており、h2oGPTという興味深い開発があります。h2oGPTは、大規模言語モデルの概念をさらに発展させたマルチモデルチャットインターフェースです。

h2oGPTはGPTの子供のような存在ですが、一風変わった特徴があります。単一の巨大な言語モデルに頼るのではなく、h2oGPTは複数の言語モデルを同時に利用します。このアプローチにより、ユーザーは多様な応答と洞察を得ることができます。質問をすると、h2oGPTはLlama 2、GPT-NeoX、Falcon 40 Bなどのさまざまな言語モデルにそのクエリを送信し、それぞれ独自の回答を返します。この多様性により、さまざまなモデルからの応答を比較して適切なものを見つけることができます。

たとえば、「統計とは何ですか」という質問をすると、h2oGPT内のさまざまなLLMからの応答を受け取ります。これらの異なる応答は、同じトピックに対する貴重な視点を提供することができます。この強力な機能は非常に便利であり、完全に無料で使用することができます。

LLM DataStudioによるデータキュレーションの簡素化

大規模言語モデルを効果的に微調整するには、高品質のキュレーションされたデータが必要です。従来は、プロンプトの手作り、比較の収集、回答の生成などを人々に依頼することが一般的でしたが、これは手間のかかる作業で時間がかかることがありました。しかし、h2oGPTはデータキュレーションプロセスを簡素化する画期的なソリューションであるLLM DataStudioを提供しています。

LLM DataStudioを使用すると、非構造化データから簡単にキュレーションされたデータセットを作成することができます。たとえば、h2oGPTのH2O論文に関する特定のドキュメントを理解するためにLLMをトレーニングまたは微調整したい場合、通常は論文を読み、手動で質問と回答を生成する必要があります。特に大量のデータの場合、このプロセスは困難です。

しかし、LLM DataStudioを使用すると、プロセスは大幅に簡単になります。PDF、Wordドキュメント、Webページ、音声データなど、さまざまなタイプのデータをアップロードすることができます。システムは自動的にこの情報を解析し、関連するテキストを抽出し、質問と回答のペアを作成します。これにより、手動でデータを入力する必要なく、高品質のデータセットを作成することができます。

コーディング不要でデータセットをクリーニングおよび準備する

データセットのクリーニングと準備は、言語モデルのトレーニングにおける重要なステップであり、LLM DataStudioはこれらのタスクをコーディングスキルを必要とせずに簡単に行うことができます。このプラットフォームでは、ユーザーフレンドリーなインターフェースを通じて、ホワイトスペース、URL、不適切な表現の削除、応答の長さの制御など、データのクリーニングのためのさまざまなオプションを提供しています。さらに、プロンプトと回答の品質を確認することも可能です。これらすべての作業は、コードを1行も書かずに効果的にデータをクリーニングすることができます。

さらに、会話システム、質問、回答などの追加のデータセットを使用することで、LLMにさらなるコンテキストを提供することもできます。データセットの準備が完了したら、JSONまたはCSV形式でダウンロードしてカスタム言語モデルのトレーニングに使用することができます。

H2O LLM Studioを使用してカスタムLLMをトレーニングする

データセットを用意したら、カスタム言語モデルのトレーニングの準備が整いました。そのためには、H2O LLM Studioが必要です。このプラットフォームは、コーディングスキルを必要とせずに言語モデルのトレーニングを行うために設計されています。

プロセスは、LLM Studioにデータセットをインポートすることから始まります。プロンプトと回答を含む列を指定し、プラットフォームはデータセットの概要を提供します。次に、実験を作成し、名前を付け、バックボーンモデルを選択します。バックボーンモデルの選択は、特定のユースケースに応じて異なります。異なるモデルはさまざまなアプリケーションで優れたパフォーマンスを発揮します。ニーズに合わせて、さまざまなパラメータのオプションから選択することができます。

実験のセットアップ中に、エポック数、低ランク近似、タスクの確率、温度などのパラメータを設定することができます。これらの設定に慣れていない場合でも心配する必要はありません。LLM Studioは、ガイドラインを提供してベストプラクティスを示しています。また、外部APIを使用しない場合には、BLEUなどの代替メトリックを使用することもできます。

実験の設定が完了したら、トレーニングプロセスを開始することができます。LLM Studioは、モデルの進捗状況をモニタリングするためのログやグラフを提供します。トレーニングが成功した後、カスタムLLMとのチャットセッションを開始し、その応答をテストしたり、さらなる使用のためにモデルをダウンロードしたりすることができます。

まとめ

大規模言語モデル（LLM）と生成AIの世界への魅力的な旅を通じて、これらのモデルの変革的な可能性を明らかにしました。H2OのエコシステムなどのオープンソースのLLMの登場により、この技術はこれまで以上にアクセスしやすくなりました。ユーザーフレンドリーなツール、柔軟なフレームワーク、h2oGPTなどのさまざまなモデルにより、AIによるコンテンツ生成とインタラクションの革命が目の前で起こっています。

h2oGPT、LLM DataStudio、およびH2O LLM Studioは、大規模言語モデルを扱い、データを簡単に整理し、コーディングの専門知識を必要とせずにカスタムモデルをトレーニングするための強力なツールのトリオです。この包括的なリソーススイートは、プロセスを簡素化するだけでなく、より広い範囲のユーザーにアクセス可能にすることで、AIによる自然言語理解と生成の新時代を切り開いています。経験豊富なAIプラクティショナーであろうと、初めて取り組む方であろうと、これらのツールによって言語モデルとその応用の魅力的な世界を探求する機会が提供されます。

キーポイント：

• LLMによる生成AIは、既存のデータから新しい情報を作成することができ、従来の予測モデルを超えた可能性を開拓します。
• h2oGPTなどのオープンソースのLLMは、費用効果の高い、カスタマイズ可能で透明性のあるソリューションをユーザーに提供し、データのプライバシーとコントロールに関する懸念を解消します。
• H2Oのエコシステムには、LLM DataStudioやH2O LLM Studioなど、LLMのトレーニングのためのコーディング不要のソリューションとして機能するさまざまなツールとフレームワークが用意されています。

よくある質問

著者について：ファビオ・バスケス

ファビオ・バスケス氏は、H2O.aiという世界最大の機械学習プラットフォームの一員であり、主要なデータサイエンティストおよびソリューションエンジニアです。メキシコ在住で、ラテンアメリカとスペインのすべてのオペレーションをリードしています。この役割において、LATAMの顧客向けにカスタマイズされた先端的なデータサイエンスソリューションの開発において重要な役割を果たしています。彼のPythonとそのエコシステムへの精通と、H2O Driverless AIおよびH2O Hybrid Cloudの使いこなしにより、彼は革新的なデータ駆動型アプリケーションを作成する能力を持ち合わせています。さらに、彼はプライベートおよびオープンソースプロジェクトへの積極的な参加により、AIへの取り組みをさらに強固にすることを実証しています。

DataHourページ：https://community.analyticsvidhya.com/c/datahour/datahour-training-your-own-llm-without-coding

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