「LLMファインチューニングにおけるPEFTテクニック」

「LLMファインチューニングにおけるPEFTテクニックの美容とファッションへの活用方法」

イントロダクション

言語モデルまたはLLM（Language models）は、自然言語処理の世界を席巻しています。これらは人間に似たテキストを生成し、自然言語入力に対して理解し応答するために設計された強力なAIシステムです。基本的に、彼らは人間の言語理解と生成を模倣することを目指しています。LLMの微調整の複雑さを理解し、この分野を変革している革新的なPEFT（Prompt Engineering and Fine Tuning）技術を探索する旅に出かけましょう。

学習目標：

言語モデルの微調整の概念を理解する。
PEFT技術とその意義を理解する。
効率的な係数の選択のための技術を探索する。

PEFT技術の理解

まず、頭字語「PEFT」の解読を試みましょう。PEFTはパラメータ効率的な微調整を表します。しかし、この文脈ではパラメータの効率性は何を意味し、なぜ重要なのでしょうか？

機械学習では、モデルは基本的には数多くの係数または重みを持つ複雑な数学方程式です。これらの係数はモデルの振る舞いを制御し、データから学習することが可能にします。機械学習モデルを訓練する際には、これらの係数を調整してエラーを最小化し正確な予測を行います。LLMの場合は、数十億のパラメータを持つ可能性がありますので、すべての係数を訓練中に変更するのは計算コストが高くメモリを消費することになります。

ここで微調整が登場します。微調整とは、事前に訓練されたモデルを特定のタスクに適応させるプロセスです。モデルは既に言語の基本的な理解力を持っていると仮定し、特定の領域での優れた性能を発揮するように調整することに焦点を当てます。

PEFTは、微調整のサブセットとしてパラメータの効率性を重要視しています。すべての係数を変更する代わりに、PEFTはそれらのサブセットを選択し、計算やメモリの要件を大幅に減らします。効率性が重要なFalcon 7Bのような大規模なモデルのトレーニングに特に有効なアプローチです。

トレーニング、微調整、プロンプトエンジニアリング：主な違い

PEFTに深く入る前に、トレーニング、微調整、プロンプトエンジニアリングの違いを明確にしましょう。これらの用語はしばしば同義に使用されますが、LLMの文脈で特定の意味を持っています。

トレーニング：モデルがゼロから作成されるとき、トレーニングが行われます。これには、モデルのすべての係数や重みを調整してデータのパターンや関係性を学習する作業が含まれます。モデルに言語の基礎を教えるということです。
微調整：微調整では、モデルが既に言語の基本的な理解力を持っている（トレーニングによって達成されたもの）と仮定しています。特定のタスクやドメインにモデルを適応させるため、目的に合わせた調整が行われます。特定の仕事（例えば質問に答えることやテキストの生成など）において、教養のあるモデルを洗練させると考えてください。
プロンプトエンジニアリング：プロンプトエンジニアリングでは、LLMが望ましい出力を提供するための入力プロンプトや質問を作成します。求める結果を得るためにモデルとのインタラクション方法をカスタマイズすることです。

PEFTは、微調整フェーズで重要な役割を果たし、モデルの係数を選択的に変更して特定のタスクでの性能を向上させます。

係数の選択のためのLoRAとQLoRAの探索

さて、PEFTの核心に迫り、係数のサブセットを効率的に選択する方法を理解しましょう。そのためには、LoRA（Low-Rank Adoption）とQLoRA（Quantization + LoRA）という2つの技術が重要な役割を果たします。

LoRA（Low-Rank Adoption）：LoRAは、モデル内のすべての係数が同等に重要ではないことを認識する技術です。いくつかの重みが他よりも大きな影響を与えることを活用します。LoRAでは、大きな重み行列を分解して2つの小さな行列に分割します。係数がいくつ選択されるかは、’R’係数によって決まります。より小さい’R’を選ぶことで、調整が必要な係数の数を減らし、微調整プロセスをより効率的にします。

Quantization（量子化）：量子化は、高精度の浮動小数点係数を4ビットの整数などの低精度表現に変換することを意味します。これにより、情報の一部が失われるものの、メモリ要件と計算の複雑さを大幅に削減できます。これらの量子化された係数が乗算されると、誤差が蓄積される影響を和らげるため、再度量子化を解除します。

32ビットの係数を持つLLMを想像してみてください。そして、数十億のパラメータを取り扱う際のメモリ要件を考えてみてください。量子化は、これらの係数の精度を低下させることで解決策を提供します。例えば、32ビットの浮動小数点数を特定の範囲内の4ビットの整数で表現することができます。この変換により、メモリのフットプリントを劇的に縮小することが可能です。

ただし、トレードオフがあります。量子化は情報の欠落によるエラーを導入します。これを緩和するために、係数が計算に使用される際には復元が適用されます。メモリ効率と計算精度のバランスは、Falcon 7Bなどの大規模なモデルでは重要です。

PEFTの実用的な応用

さて、PEFTの実用的な応用に焦点を当てましょう。PEFTを使用した微調整の手順は次のようになります：

データの準備：特定のタスクに合わせてデータセットを構造化します。特にFalcon 7Bを使用する場合は、入力と希望する出力を定義します。
ライブラリのセットアップ：HuggingFace Transformers、Datasets、BitsandBytes、WandBなどの必要なライブラリをインストールしてトレーニングの進捗を監視します。
モデルの選択：Falcon 7Bなどの微調整を行いたいLLMモデルを選択します。
PEFTの設定：層の選択やLoRAでの’R’値など、PEFTパラメータの設定を行います。これらの選択によって変更する係数の部分集合が決まります。
量子化：メモリ効率と許容できるエラー率のバランスを取るため、どのレベルの量子化を適用するかを決定します。
トレーニングの引数：バッチサイズ、オプティマイザ、学習率スケジューラ、微調整プロセスのチェックポイントなどのトレーニング引数を定義します。
微調整：PEFTの設定を使用してHuggingFace Trainerを使いLLMを微調整します。WandBなどのライブラリを使用してトレーニングの進捗を監視します。
検証：過学習しないように、トレーニングと検証の損失の両方に注意を払います。
チェックポイント：必要に応じて特定のポイントからのトレーニングを再開するためにチェックポイントを保存します。

LLM、特にPEFTを使用した微調整は、効率的なパラメータ修正とモデルのパフォーマンスの維持との微妙なバランスです。

言語モデルと微調整は、自然言語処理のフィールドで強力なツールです。PEFT技術は、LoRAや量子化などのパラメータ効率の戦略と組み合わせることで、これらのモデルを効率的に活用することができます。適切な設定と慎重なトレーニングにより、Falcon 7BなどのLLMの真のポテンシャルを引き出すことができます。

PEFTを使用した微調整のステップバイステップガイド

LLMの微調整の世界に飛び込む前に、この作業に必要なすべてのツールを揃えておきましょう。以下は主な構成要素の概要です：

HuggingFace Transformersを使用した監督付き微調整

HuggingFace Transformersは、LLMの微調整を容易にする素晴らしいライブラリです。このライブラリを使用すると、事前学習済みモデルを読み込み、データをトークン化し、微調整プロセスを簡単に設定することができます。

WandBを使用したトレーニングの進捗状況のモニタリング

WandB（Weights and Biasesの略）は、モデルのトレーニングの進捗状況を注意深く監視するのに役立つツールです。WandBを使用すると、トレーニングメトリクスを可視化し、チェックポイントを記録し、モデルのパフォーマンスを追跡することができます。

モデルのパフォーマンスの評価:過学習と検証損失

モデルの微調整では、過学習はよくある課題です。これに対処するために、トレーニング損失と並行して検証損失を監視する必要があります。検証損失は、モデルがトレーニングデータから学習しているのか、単に記憶しているのかを理解するのに役立ちます。

準備が整ったので、コーディングの部分に入りましょう！

環境のセットアップ

まず、コーディング環境をセットアップする必要があります。HuggingFace Transformers、Datasets、BitsandBytes、WandBなどの必要なライブラリをインストールします。

事前学習済みモデルの読み込み

この例では、Falcon 7Bモデルという大規模なLLMを使用しています。Transformersライブラリを使用してこの事前学習済みモデルを読み込みます。また、メモリ効率のために4ビットの量子化を設定します。

モデルアーキテクチャの選択

この例では、自己回帰タスクに適したAutoModelForCausalLMアーキテクチャを使用しています。特定の使用ケースに応じて、異なるアーキテクチャを選択することもあります。

トークナイゼーション

モデルにテキストを供給する前に、トークナイズする必要があります。トークナイゼーションはテキストを数値形式に変換し、機械学習モデルが理解できる形にします。HuggingFace Transformersは、選択したモデルに適したトークナイザを提供しています。

ファインチューニングの設定

さあ、ファインチューニングのプロセスを設定しましょう。バッチサイズ、勾配蓄積ステップ、学習率スケジュールなどのパラメータを指定します。

モデルのトレーニング

ほぼ完了です！全ての準備が整ったので、HuggingFace TransformersのTrainerを使用してモデルをトレーニングすることができます。

WandBによるモニタリング

モデルのトレーニング中、WandBを使用してパフォーマンスをリアルタイムでモニタリングすることができます。WandBはトレーニングメトリックを視覚化し、実行を比較し、モデルの進捗状況を追跡するためのダッシュボードを提供します。

WandBを使用するには、アカウントにサインアップし、APIキーを取得し、コードに設定する必要があります。

それでは、トレーニング実行のログを記録する準備が整いました:

過学習の評価

過学習はファインチューニング中によくある問題です。過学習を検出するためには、トレーニング損失と検証損失の両方を追跡する必要があります。トレーニング損失が減少し続ける一方で、検証損失が増加し始める場合、過学習の兆候です。

独立した検証データセットを用意し、Trainerに渡して検証損失をモニタリングしてください。

以上です！環境の設定が完了し、PEFT技術を使用してLLMのファインチューニングプロセスをコーディングしました。

このステップバイステップガイドに従い、モデルのパフォーマンスをモニタリングすることで、自然言語理解タスクにおけるLLMのパワーを最大限に活用することができます。

結論

言語モデルとファインチューニングの探求では、PEFT（Prompt Engineering and Fine Tuning）技術を通じてLLMのポテンシャルを活用するための詳細について調査しました。この革新的なアプローチにより、Falcon 7Bなどの大規模モデルを特定のタスクに効率的に適応させることができます。PEFTのパラメータを設定し、LoRAやQuantizationのようなテクニックを適用し、トレーニングの進捗を注意深く監視することで、LLMの真の能力を発揮し、自然言語処理において重要な進歩を遂げることができます。

キーポイント：

PEFT（Parameter Efficient Fine-Tuning）は、ターゲットの係数の調整を行うことで、大規模言語モデルの計算およびメモリ要件を削減します。
LoRA（Low-Rank Adoption）は重要な係数を選択し、Quantizationは高精度の係数を低精度の形式に変換することでメモリ使用量を削減します。PEFTにとって重要な要素です。
PEFTによるLLMのファインチューニングには、構造化データの準備、ライブラリのセットアップ、モデルの選択、PEFTの設定、量子化の選択、トレーニングと検証の損失の注意深いモニタリングが必要です。効率性とモデルのパフォーマンスのバランスを取ります。

よくある質問

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