「ファインチューニングでAIのパフォーマンスを向上させる」
Improving AI performance through fine-tuning
特定のタスクにLLMを適応させる！
元記事はlouisbouchard.aiで公開されており、私のブログでは2日前に読むことができます！
ビデオをご覧ください：
私たちは大規模な言語モデルを自分の望む通りに適応させることができます。それはあなたのパーソナルアシスタントになったり、すべてのメールに答えたり、あるいは将来の弁護士になったりすることができます。あなたはそれらを自由に使うことができます。しかし、それをどのように実現するのでしょうか？ファインチューニングです！さあ、それが何であり、どのように機能するのか、そして何よりも重要なのは、私が一緒に素晴らしい企業で働いた経験のあるGradientという優れたプラットフォームを使用して、どのように簡単に実行するかを見ていきましょう。それは私たちのような個人がAIモデルを構築して展開したい人々にとって素晴らしいプラットフォームです。
ファインチューニングはほとんどのAIにおいて非常に重要ですが、特に大規模な言語モデルに関しては特に重要です。それは基本的には非常に強力な一般的なモデル（例：GPT-4）を取り、それを特定のタスクの専門家にするプロセスです。ある意味では、高校に行ってから大学に行き、修士号と博士号を取得するのと同じです。非常に一般的な知識から始めて、良い基礎を築き、狭い用途において独自の専門知識を反復的に洗練し、最終的にはその分野のエキスパートになるのです。
GPT-4や他の大規模な言語モデルが既にどれだけ強力であるかを説明する必要はありませんが、特殊なタスクにはまだ完璧ではありません。それを専門家の知識でファインチューニングすることは、それを専門家に近づける最良の方法の一つです。つまり、モデルの一部を再トレーニングして、求めたいタスクを達成するために使います。これはモデルをゼロからトレーニングするよりも費用がはるかに少なく済みます。
例えば、GPT-4はインターネットのおかげである程度の医学知識を持っていますが、完璧とは言えません。それは奇妙な吹き出物についての質問をする場合に、最初に表示されるリンクをクリックすることと同じです。いいえ、それはおそらく癌ではありません、と言っています。
代わりに、大量の医学書や辞書を集めてそれらをGPT-4に与えることで、それらから学び専門家になるようにします。それにより、一般的な能力の一部を失いますが、それはあらゆる分野の天才や専門家と同様です。特定の分野に投資された多くの時間は、他の面で十分に補われるでしょう。それでも、何かで最高の結果を求める場合は、これが…
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