「プライベートGPT：エンタープライズデータでLLMを微調整する」
Private GPT Fine-tuning LLM with Enterprise Data
データを活用してクールなことをする
イントロダクション
ビッグデータと高度な人工知能の時代において、言語モデルは人間のようなテキストの処理と生成が可能な強力なツールとして現れました。ChatGPTのような大規模言語モデルは、多くのトピックについて会話ができる汎用的なボットです。しかし、LLMはドメイン固有のデータで微調整することもでき、特定のエンタープライズのドメイン固有の質問に対してより正確で的確な回答ができるようになります。
多くの産業やアプリケーションでは、微調整されたLLMが必要とされます。その理由は以下の通りです：
- 特定のデータでトレーニングされたチャットボットのパフォーマンスが向上する
- ChatGPTのようなOpenAIモデルはブラックボックスであり、企業がAPI経由で機密データを共有することに躊躇する可能性がある
- 大規模なアプリケーションでは、ChatGPT APIのコストが制約となる可能性がある
LLMを微調整する際の課題は、そのプロセスが未知であり、最適化を施さないまま10億パラメータモデルをトレーニングするために必要な計算リソースが制約されることです。
幸いにも、LLMをより小さなGPUで微調整するためのトレーニング技術に関する多くの研究が行われています。
このブログでは、LLMの微調整に使用されるいくつかの技術について説明します。Colab GPU上でファルコン7Bモデルを金融データにトレーニングします！ここで使用される技術は一般的であり、MPT-7BやMPT-30Bなどの他の大きなモデルにも適用できます。
Deep Learning Analyticsでは、過去6年間にわたりカスタムの機械学習モデルを構築してきました。アプリケーション用にLLMを微調整することに興味がある場合は、お気軽にご連絡ください。
QLoRA
QLoRAは、「Quantized Low-Rank Adaptation」の略で、量子化と低ランク適応を組み合わせたアプローチを提供します。これらの用語は以下で詳しく説明されています。
QLoRAは、標準の16ビットモデルで微調整されたモデルと同等のパフォーマンスを維持しながら、微調整LLMに必要なメモリを削減します。この方法により、160GB GPUで70億パラメータモデルを微調整することができ、240GB GPUで330億パラメータモデルを微調整することも可能です…
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