テスト - カスタムLLMのファインチューニングと構築に関するコンパクトガイド

はじめに 生成AI (GenAI) は、AIを民主化し、あらゆる産業を変革し、すべての従業員をサポートし、すべての顧客を惹きつける可能性を秘めています。最も有用であるためには、GenAIモデルは組織のエンタープライズデータを深く理解する必要があります。これまで、GenAIモデルにエンタープライズの知識を与える最も一般的な手法は、プロンプトエンジニアリング、検索拡張生成 (RAG)、チェーン、エージェントでした。しかし、これらの手法は、特定のドメインやアプリケーションに特化していない汎用モデルを使用する場合に限界に達します。生成結果を改善し、コストを削減するために、GenAIアプリケーション開発者は、ファインチューニングまたは事前学習を通じて カスタムモデルの構築 に目を向ける必要があります。 ファインチューニングは、既存のAIモデルを、より小規模なカスタムデータセットでさらに学習させることで、特定のドメインやタスクに特化させます。手法には、指示追従やチャットのための教師ありファインチューニング、および継続的な事前学習が含まれます。事前学習は、完全にカスタマイズ可能なデータでゼロから学習させることにより、まったく新しいモデルを作成します。これらのすべての手法により、開発者は自身のドメインやアプリケーションのための 知的財産と差別化 を構築でき、 より良く、より正確な モデルを作成し、 より小さく、低コストな モデルアーキテクチャを使用する可能性を秘めています。 このカスタムモデル作成ガイドでは、以下について説明します。 動機: カスタムGenAIモデルを構築する理由とタイミングは？ 原則: カスタムモデルを構築する際に、どのような高レベルのプラクティスが戦略と実装を導くべきか？ 手法: カスタムモデルをどのように構築できるか？データ準備、トレーニング、評価に関して、どのような手法と「落とし穴」に注意すべきか？ このガイドは、カスタムモデルの構築を計画している実務家を対象としています。プロンプトエンジニアリング、RAG、エージェント、ファインチューニング、事前学習といった用語を含む、GenAIと大規模言語モデル (LLM)...