ファインチューニングとは、既に学習済みのモデルを特定のタスクやデータセットに適応させる手法です。具体的には、以下の2つのステップで行われます。
- 事前学習済みモデルを用意する。
- 用意したモデルに、新しいデータを追加で学習させる。
この新しいデータによって、モデルは特定のタスクに特化した知識を獲得します。
ファインチューニングのメリット
ファインチューニングには、以下のメリットがあります。
- 学習時間の短縮：最初から学習するよりも、学習済みのモデルを利用することで、学習時間を大幅に短縮できます。
- データ量の削減：最初から学習するよりも、少ないデータでモデルを学習させることができます。
- 精度の向上：特定のタスクに特化した知識を獲得することで、モデルの精度を向上させることができます。
ファインチューニングの例
ファインチューニングは、様々なタスクに応用できます。
- 画像認識：特定の物体や人物を認識するモデルを学習させる。
- 自然言語処理：特定の言語の文章を理解したり、生成したりするモデルを学習させる。
- 音声認識：特定の音声を認識するモデルを学習させる。
ファインチューニングを行う際の注意点
ファインチューニングを行う際には、以下の点に注意する必要があります。
- 事前学習済みモデルの選択：タスクに合った事前学習済みモデルを選択する必要があります。
- 学習データの準備：質の高い学習データが必要となります。
- 学習率の設定：学習率が大きすぎると、モデルが過学習してしまう可能性があります。
関連用語
- 転移学習：ファインチューニングは、転移学習の一種です。
- 事前学習：ファインチューニングを行う前に、モデルを別のタスクで学習させること。
- 過学習：モデルが学習データに過剰に適応し、新しいデータに対してうまく動作しなくなること。
参考資料
- ファインチューニングとは？仕組みや転移学習・RAGとの違いを院生が徹底解説 | WEEL: https://weel.co.jp/media/fine-tuning
- 転移学習とは？AI実装でよく聞くファインチューニングとの違いも紹介 – AIsmiley: https://aismiley.co.jp/ai_news/transfer-learning/
- ファインチューニング – 【AI・機械学習用語集】 – zero to one: https://zero2one.jp/ai-word/finetuning/
- 【ChatGPT】ファインチューニングをわかりやすく解説 – Qiita: https://qiita.com/ksonoda/items/b9fd3e709aeae79629ff