GPT Fine-tuning

1. ファインチューニングの紹介

1.1. モデルファインチューニングの定義と利点

ファインチューニングはディープラーニングにおけるコンセプトで、事前に訓練済みのモデルをベースにして特定のタスクやデータセットに適応するための継続的なトレーニングプロセスを指します。事前に訓練されたモデルは膨大な量のデータで訓練され、豊富な特徴表現を学んでいます。ファインチューニングにより、この基盤に基づいて特定のタスクのモデルのパフォーマンスをさらに向上させることができます。

ファインチューニングの利点は、モデルをゼロから訓練することと比べて次のような点が挙げられます：

時間とリソースの節約：事前に訓練されたモデルは、特に大規模なモデルや複雑なタスクに対してゼロから訓練するために必要な時間と計算リソースを削減します。
データ効率：ファインチューニングにより、通常は少ないアノテーション付きデータでも良い結果を得られるため、データが乏しい領域でも利点があります。
転移学習：事前に訓練されたモデルは多様なデータから学習し、その知識を特定のタスクに転送することで一般化能力を向上させることができます。
パフォーマンスの向上：ファインチューニングにより、モデルは特定のタスク要件により適応しやすくなり、モデルの品質向上とエラー率の低減に役立ちます。

例えば、OpenAIのAPIを利用することで、ユーザーはGPTモデルをファインチューニングして、より高品質な結果を得ると同時に、プロンプトの長さに伴うコストを削減し、レイテンシーを低減させることができます。

1.2. 実践的応用例

ファインチューニングは、さまざまな実践的シナリオで非常に効果的であることが証明されています。例えば：

スタイルやトーンの設定：ファインチューニングを通じて、チャットボットの応答を特定のスタイルやトーン（例：正式、ユーモラス、特定の業界の言語に合わせるなど）に合わせることができます。
信頼性の向上：医療相談や法律アドバイスなどの感度の高いアプリケーションでは、ファインチューニングにより誤解や不正確な応答を減らすことができ、全体の信頼性を向上させることができます。
複雑なプロンプトの処理：一部のタスクでは、複雑なユーザー入力の処理が必要であり、ファインチューニングによりモデルがこれらの複雑なシナリオをよりよく理解し、正確な応答を提供できるようになります。
特定のタスクのパフォーマンス向上：特定のトピックでのテキスト生成やテキストのスタイル変換など、単一のプロンプトを通じて明確に記述することが難しいタスクに対して、ファインチューニングはモデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

これらの事例を通じて、ファインチューニングによりモデルが特定のアプリケーションシナリオに適応しやすくなり、より精度の高い個別化されたサービスを提供することができることが分かります。

2. ファインチューニングを使用するタイミング

2.1. タスク要件の分析

ファインチューニングは、既存の一般的なモデルで特定の要件を満たすことができない場合に採用される戦略です。ファインチューニングが必要な場合は、タスクが以下の特徴を示すと考えられます：

スタイル、トーン、フォーマット、その他の質的側面における特別な要件
望ましい出力の信頼性を向上させる必要がある
多くの詳細なケースを処理する際に特定のアプローチが必要
プロンプトで明確に指定することが難しいスキルやタスク

ファインチューニングの必要性を判断する手順は、一般的に以下のようになります：

"プロンプトエンジニアリング"を試み、入力プロンプトの方法を調整して結果を最適化する。
既存のモデルの効果を分析し、ファインチューニングの必要性を判断する。
ファインチューニングを行う場合は、さらなるトレーニングのための関連するデータセットを準備する。

2.2. ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングの比較

ファインチューニングとプロンプトエンジニアリングは、モデルのパフォーマンスを向上させるための2つの異なる戦略です。プロンプトエンジニアリングは、モデルを変更せずに注意深く設計されたプロンプトで期待される応答を生成するようにモデルを誘導することを指します。この手法はパフォーマンス向上を目指す上で最初のステップとして行われ、迅速なフィードバックサイクルを持ち、トレーニングデータは必要ありません。

しかしながら、特定のケースでは注意深く設計されたプロンプトでも、モデルはまだ期待される結果を得ることが難しい場合があります。そのようなシナリオでは、ファインチューニングがモデルのパフォーマンスを向上させるために必要となります。ファインチューニングは、モデルに学習させるための多くの例を提供することで、プロンプトエンジニアリングだけよりもさまざまなタスクでより良い結果を得ることができます。

3. ファインチューニングをサポートするモデル

OpenAIは、gpt-3.5-turbo-1106（推奨）、gpt-3.5-turbo-0613、babbage-002、davinci-002、さらには実験的にアクセス可能なgpt-4-0613など、ファインチューニングをサポートするさまざまなモデルを提供しています。これらのモデルは、特定のユーザー要件に適応させるためにファインチューニングを行うことができます。

ファインチューニングは新しいデータセットにのみ適用されるのではなく、過去にファインチューニングされたモデルに対しても追加のファインチューニングを行うことができます。これは、より多くのデータが得られ、前回のトレーニング手順を繰り返さずにモデルをさらに最適化する必要がある場合に特に有用です。

ほとんどのユーザーにとって、gpt-3.5-turboが満足のいく結果と使いやすさから好ましい選択肢です。OpenAIは、継続的な改善や特定のユーザーのニーズを考慮し、ファインチューニングをサポートするモデルの範囲を今後も更新・拡張する可能性があります。

4. トレーニングデータの準備

4.1. データセットの形式

ファインチューニングを行うためには、指定された形式要件を満たすデータセットを準備する必要があります。通常、このデータセットには一連の入力とそれに対応する予想される出力が含まれます。OpenAIのファインチューニングAPIは、対話モデルとシンプルな質問と回答のペアの2つの主要なデータ形式をサポートしています。

対話モデルのデータセット形式は、通常gpt-3.5-turboモデルに使用されます。各例は、会話の形式で構築され、各メッセージには役割、内容、そしてオプションで名前があります。例のデータ構造は以下の通りです：

{
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "How's the weather today?"},
    {"role": "assistant", "content": "The weather today is clear and suitable for going out."}
  ]
}

各ケースはJSON Lines（.jsonl）形式のファイルとしてフォーマットする必要があり、各行がトレーニングサンプルを表します。例：

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "How far is the Moon from Earth?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters."}]}

シンプルな質問と回答のペアのデータセット形式は、babbage-002やdavinci-002などのモデルに適しています。この形式はシンプルで、promptとcompletionのペアで構成されています。例：

{
  "prompt": "How's the weather today?",
  "completion": "The weather today is clear and suitable for going out."
}

同様に、各トレーニングサンプルは1行を占め、例：

{"prompt": "<プロンプトテキスト>", "completion": "<理想的な生成テキスト>"}
{"prompt": "<プロンプトテキスト>", "completion": "<理想的な生成テキスト>"}
{"prompt": "<プロンプトテキスト>", "completion": "<理想的な生成テキスト>"}

ファインチューニングデータを作成する際には、各命令やプロンプトを慎重に検討し、トレーニング例と期待される使用シナリオをできるだけ網羅し、一貫性を確保することが重要です。

4.2. トレーニングデータとテストデータの分割

ファインチューニングデータセットを作成した後は、データセットを適切にトレーニングセットとテストセットに分割することが重要です。通常、データセットは大部分をモデルのトレーニングに使用し（通常70%から90%）、残りの部分をテストに使用します（10%から30%）。この分割は、見慣れないデータに対するモデルのパフォーマンスを検証し、厳密にそのパフォーマンスを評価するために役立ちます。

データセットの分割は、手動で行うか、分割するためのコードを書いて行うことができます。これについては次のセクションで、テストセットデータを使用してモデルを評価する方法について説明します。

5. ファインチューニングされたモデルの作成

5.1. 適切な事前学習モデルの選択

ファインチューニングプロセスを開始する前に、適切な事前学習モデルを選択することはタスクの成功を確実にするために重要です。以下は適切な事前学習モデルを選択するためのいくつかの提案です：

タスクタイプ: 言語理解、生成、または特定のドメインの質問応答など、タスクの性質に基づいて、これらのタスクに最も適したモデルを選択してください。例えば、gpt-3.5-turboモデルはパフォーマンスと使いやすさをバランスよく備えているため、ほとんどのシナリオに適しています。
データボリューム: 訓練データが比較的少ない場合、babbage-002のような小さなモデルを選択すると、パラメータチューニングに少ないデータが必要となります。
パフォーマンス要件: より複雑で細かいタスク処理が必要なシナリオでは、より強力なdavinci-002モデルを選択することを検討してください。
コストの考慮: 異なるモデルには異なる計算およびストレージ要件があります。通常、大きなモデルほど高いコストがかかります。予算とパフォーマンス要件に合わせてバランスをとってください。
実験的な機能: gpt-4-0613モデルは現在実験的な段階にあります。最新のテクノロジーを試したい場合や、実験的なインターフェースに対する許容がある場合は、アクセスを申請することを検討してください。

5.2. ファインチューニングプロセス

ファインチューニングプロセスはデータの準備、ファイルのアップロード、トレーニングタスクの作成、および進捗の監視など、複数のステップをカバーしています。以下に詳細な説明を示します：

5.2.1. データの準備

ターゲットタスクに応じて、十分なトレーニングおよびテストデータを準備し、データの形式がJSON Lines（.jsonl）形式などの要件を満たしていることを確認してください。コンテンツの詳細については、以前の章を参照してください。

5.2.2. データのアップロード

OpenAIのFiles APIを使用してトレーニングデータファイルをアップロードし、ファイルの目的をfine-tuneと指定します。以下はその例です：

   curl https://api.openai.com/v1/files \
     -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
     -F purpose="fine-tune" \
     -F file="@mydata.jsonl"

アップロードが成功すると、後続のモデルトレーニングタスクで使用するファイルIDを受け取ります。

5.2.3. トレーニングタスクの作成

必要なパラメータとモデルを指定して、OpenAIのSDKまたはCLIツールを使用してファインチューニングタスクを開始します。例えば：

   from openai import OpenAI
   client = OpenAI()

   client.fine_tuning.jobs.create(
     training_file="file-abc123", 
     model="gpt-3.5-turbo"
   )

training_fileパラメータはトレーニングデータファイルIDを、modelパラメータはトレーニングに使用するモデルを指定します。

5.2.4. トレーニングタスクの監視

以下はPythonを使用してトレーニング結果をクエリする方法の例です：

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)

client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-abc123")

client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id="ftjob-abc123", limit=10)

client.models.delete("ft:gpt-3.5-turbo:acemeco:suffix:abc123")

6. ファインチューニングプロセス中のパラメータ調整

6.1 ハイパーパラメータの理解と調整

ハイパーパラメータは、モデルのトレーニング前に設定されるパラメータであり、通常はデータから学習することはできません。以下はいくつか重要なハイパーパラメータです。

エポック数 (n_epochs): これは、モデルがデータセット全体を繰り返し処理する回数を決定します。エポック数が多すぎると過学習を引き起こす可能性があり、少なすぎるとモデルが十分に学習しないことがあります。
学習率 (learning_rate_multiplier): 学習率は、モデルが各イテレーションで重みをどの程度更新するかを決定します。高すぎる学習率は学習過程での不安定性を引き起こす可能性があり、低すぎると学習プロセスが遅くなる可能性があります。
バッチサイズ (batch_size): バッチサイズは、各モデル更新で考慮されるトレーニングインスタンスの数を決定します。大きなバッチサイズはトレーニングを安定させますが、メモリプレッシャーを増加させる可能性があります。

ハイパーパラメータの調整には、通常、最適なパラメータの組み合わせを見つけるための反復的な実験が必要です。

ハイパーパラメータを使った微調整タスクの開始例:

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123",
  model="gpt-3.5-turbo",
  hyperparameters={
    "n_epochs":2
  }
)

ハイパーパラメータパラメータは、ハイパーパラメータを設定するために使用されます。

6.2 イテレーションとモデルの改良方法

初期の微調整の後、モデルのパフォーマンスをさらに最適化するためには、イテレーションが必要になることがあります。以下はいくつかのイテレーション戦略です。

データを増やす: モデルが特定のタイプの入力でパフォーマンスが悪い場合は、それらの入力の例をさらに追加してみてください。
データ品質の検討: トレーニングデータに不正確な情報や曖昧な情報が含まれていないかを確認してください。これらの品質の問題は、モデルのパフォーマンス低下につながる可能性があります。
データのバランス: トレーニングデータには、カテゴリやスタイルの多様性とバランスがあることを確認してください。
ハイパーパラメータの調整: 先述のように、エポック数、学習率、バッチサイズの調整はモデルのパフォーマンスに大きく影響する可能性があります。

これらの方法を使って、微調整されたモデルを徐々に最適化し、最良のパフォーマンスを得ることができます。

7. 微調整モデルの評価と使用

7.1 微調整モデルの評価

モデルの微調整が完了したら、微調整モデルのパフォーマンスを評価することが重要です。以下はいくつかの標準的な評価方法です。

サンプルの比較: 用意されたテストサンプルを使用して、基本モデルと微調整モデルを別々に呼び出し、出力結果を比較して微調整モデルの効果を評価します。
統計メトリクス: 微調整プロセス中の損失や精度などのメトリクスを追跡します。損失はトレーニング中に減少し、精度は増加するはずです。
A/Bテスト: 実験の設計し、トラフィックを分割し、基本モデルと微調整モデルを同時に実行して、実環境でのパフォーマンスの違いを観察します。
ユーザーフィードバック: モデルの使用に関するユーザーフィードバックを収集します。特に自然言語処理タスクでは、ユーザー満足度がモデルのパフォーマンスの重要な指標です。

7.2 微調整モデルの使用方法

微調整モデルの使用は非常に簡単です。単純に、API呼び出しのパラメータとして微調整モデルの名前を渡すだけです。以下は微調整モデルを使用するための例コードです。

Pythonの例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key='あなたのAPIキー')

response = client.chat.completions.create(
  model="モデル名",
  messages=[
    {"role": "system", "content": "あなたは助けになるアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": "こんにちは!"}
  ]
)
print(response.choices[0].message)

ここでは、"モデル名"を特定の微調整モデルの名前、たとえば "ft:モデル名:あなたの組織:あなたの微調整名:id" に置き換えてください。

第7章: ファインチューニングのベストプラクティス

ファインチューニングのプロセス中に、モデルのパフォーマンスをさらに向上させるためのいくつかのベストプラクティスに従うことができます:

データ品質: 正確で多様なトレーニングデータを確保し、不正確または単一のデータによるモデルのパフォーマンス低下を避けます。
データ分布: 実世界の状況でモデルが優れたパフォーマンスを発揮できるように、トレーニングデータはすべての可能な入力シナリオをカバーする必要があります。
段階的な反復: トレーニングデータを徐々に増やし、モデルのパフォーマンスの変化を観察します。一度に大量のデータを追加するのではなく、段階的に行います。
ハイパーパラメータの調整: 学習率、バッチサイズ、反復回数などのハイパーパラメータを、モデルのパフォーマンスに基づいて調整します。
継続的な改善: モデルのファインチューニングは一度きりのプロセスではありません。データセットとモデルを定期的に更新することで、モデルの効果を継続的に向上させることができます。

一般的な問題と解決策:

Q: 期待する結果が得られない場合はどうすればよいですか？
- A: 注意深くトレーニングデータの品質と多様性を改善し、評価結果に基づいてトレーニング戦略を調整します。
Q: 特定のシナリオでのモデルのパフォーマンスが低い場合はどうすればよいですか？
- A: そのシナリオについてのトレーニングサンプルを増やし、特定の状況でモデルの処理能力を向上させます。
Q: ファインチューニングプロセス中のコスト管理はどうすればよいですか？
- A: 事前にトークン数を見積もり、異なるモデルのコストを評価します。

これらの提案とツールを統合することで、モデルのファインチューニングの効果を最大化し、期待とニーズに合ったファインチューニングプロセスを確実にすることができます。