【必見】ファインチューニング入門～コスト98％削減も！ビジネスマンは知っておきたいファインチューニングの基本＆活用事例＆活用パターン

リモートワーク研究所【リモ研】

5 Jun 202431:59

Summary

TLDRリモートアク研究所はファインチューニングの入門と活用方法を紹介します。GPTモデルや生成AIモデルを特定のタスクに合わせて最適化する手法で、処理コストがGPT-4活用に比べて98％削減された事例もあります。ファインチューニングの基本、具体的な活用方法、コスト削減の詳細について説明し、実際のビジネスでの利用例を示します。AI活用の最新情報を提供し、ビジネスマンにとって重要な知識をお届けします。

Takeaways

😀 ファインチューニングは、既存のAIモデルを特定のタスクに合わせてさらに学習させる技術です。
🔧 ファインチューニングの活用はビジネスで大きなメリットがあり、例えば処理コストを大幅に削減することが可能です。
💡 ファインチューニングの基本は、データを与えAIモデルをカスタマイズすることです。
📈 ファインチューニングの例として、通訳パターンの分類タスクにおいて98%のコスト削減を実現した事例が紹介されています。
🛠️ ファインチューニングは、独自のAIモデルを作り始めからトレーニングするというよりは、少ないデータで既存モデルを調整する手法です。
📚 学習データは最低でも10サンプル必要とされ、そのデータはJSON形式に変換してOpenAIに提供します。
🎯 ファインチューニングは、分類タスクや変換タスク、スタイルやトーンの設定、特定のフォーマットへの変換など、多様なビジネスニーズに応じて活用できます。
📉 ファインチューニングを通じて、プロンプトでのルール化が難しい場合やエッジケースが多い場合にも対処できます。
📈 学習過程はOpenAIの管理画面上で確認でき、トレーニングロスが0に近づくにつれて理想的なアウトプットに近づくことがわかります。
🚀 ファインチューニングは、ビジネスでルールベースの方法や人間による処理と組み合わせることで、効率化とコスト削減に大きな貢献をします。
🌐 リモートワーク研究所では、AIの活用事例や最新情報を提供し、ビジネスでのファインチューニングの重要性とその効果を強調しています。

Q & A

ファインチューニングとはどのような技術ですか？
-ファインチューニングは、既存の学習済みのAIモデルに対して特定のタスクに合わせて追加学習させる技術です。これにより、モデル自体を少しカスタマイズすることができます。
ファインチューニングのメリットは何ですか？
-ファインチューニングの主なメリットは3つあります。1つ目は出力結果が安定すること、2つ目はプロンプトに含められない大量の例を学習できること、3つ目はプロンプトを短縮することでトークンの節約や低遅延リクエストが可能になることです。
ファインチューニングはどのビジネスシーンで有効ですか？
-ファインチューニングは分類タスクや変換タスクなど、特定のパターンに合わせたAIのカスタマイズが必要なビジネスシーンで有効です。また、ルールベースで難しい場合やエッジケースが多い場合にも適しています。
ファインチューニングによって処理コストを98%削減した事例について教えてください。
-ある事例では、通訳パターンの分類タスクにおいて、GPT3.5のファインチューニングを行った結果、処理コストが大幅に削減され、精度も90%以上に向上しました。
ファインチューニングを実施するためにはどのような手順が必要ですか？
-ファインチューニングを実施するためには、まず学習データの準備が必要です。次に、学習データをJSON化し、OpenAIの管理画面で学習を実行します。そして、新しく作られたモデルを利用して、期待される結果を得ることができます。
学習データはどのように準備すれば良いですか？
-学習データは、システム、ユーザー、アシスタントの3つの列を持つスプレッドシートなどで整理し、必要なパターンが十分に網羅されていることを確認して準備します。
ファインチューニング後のモデルはどのようにして利用できますか？
-ファインチューニング後のモデルは、OpenAIの管理画面上のプレイグラウンドから直接利用することもできますし、APIを通じてプログラムから読み出して大量に使用することも可能です。
ファインチューニングのトレーニングコストはどのくらいになりますか？
-ファインチューニングのトレーニングコストはデータセットの規模によって異なりますが、一般的には数百円から数千円程度と比較的低く抑えられます。
ファインチューニングはどのような種類のAIモデルに適用できますか？
-ファインチューニングはGPT3.5やGPT4などの大型言語モデルに適用できますが、GPT4はテスト版であり、コストが高くなりやすいためGPT3.5が一般的に選択される傾向があります。
ファインチューニングはどのような場面でおすすめされますか？
-ファインチューニングは、特定のビジネスタスクに合わせたAIのカスタマイズが必要な場面や、人間がやるよりもスピーディでスケーラブルな結果が必要な場合におすすめされます。