AIモデル学習・ファインチューニング

ファインチューニング基盤は何をするもの？

ファインチューニングは、学習済みモデルに特定の作業の例を追加で学習させる方法です。回答形式、分類、ツール呼び出しなど、期待する動作への適応を目指します。基盤によって、データ準備から学習、評価、運用まで扱う範囲が異なります。まず改善したい作業と正しい出力を定義しましょう。

データと評価の進め方で比較する

対応する基盤モデル、入力形式、データセットのバージョン管理、互換性チェックを確認します。LoRAや全パラメータの調整が使えるかは、モデルと実行環境によって変わります。

最終評価には、学習に使わない例を残します。現在のモデルと候補モデルを同じ条件で比較し、平均値だけでなく誤回答、欠落した出力、応答時間、推論費用を確認してください。学習の完了や損失の低下だけで、実際の業務での改善を判断しないことが大切です。

運用費用と持ち出し条件を確認する

推論API、重みのダウンロード、別の環境への移行条件を調べます。学習実験、評価、継続的な推論の費用は分けて見積もりましょう。社内データを扱う場合は、保存先、外部の処理サービス、保持期間、削除方法、利用ライセンスも比較します。ソースコードが公開されていても計算資源は有料の場合があり、自社運用の管理画面がローカルGPUでの学習を意味するとは限りません。