大規模言語モデル（Large Language Models, LLM）の構築において、事前学習（Pre-training）と再学習（Fine-tuning）は非常に重要なプロセスです。それぞれのフェーズでのポイントを以下にまとめます。
事前学習（Pre-training）のポイント
- 大規模データセットの収集と準備:
- 多様で広範なテキストデータを収集します。ウェブページ、書籍、論文、ニュース記事、対話データなどが含まれます。
- データのクレンジングとフィルタリングを行い、ノイズを除去し、品質を確保します。
- モデルアーキテクチャの選択:
- トランスフォーマーベースのアーキテクチャ（例えば、GPT、BERTなど）が主流です。
- モデルの層数、ヘッド数、隠れ層のサイズなど、適切なハイパーパラメータを設定します。
- 学習設定:
- 学習率、バッチサイズ、ドロップアウト率などのハイパーパラメータを慎重に調整します。
- 大規模データに対して効率的な学習を行うため、分散学習や混合精度学習を利用することが一般的です。
- 計算リソースの確保:
- 事前学習には大量の計算リソースが必要です。クラスタリングされたGPUやTPUを利用します。
- モデルのスケーラビリティと並列計算能力を最大限に活用するためのインフラストラクチャを構築します。
- チェックポイントとロギング:
- 定期的にモデルのチェックポイントを保存し、学習の進捗をモニタリングします。
- ロスや精度などのメトリクスを記録し、学習の安定性と収束を確認します。
再学習（Fine-tuning）のポイント
- 適切なデータセットの選択:
- 事前学習モデルを特定のタスクに適用するために、関連するラベル付きデータセットを用意します。
- タスクに応じてデータセットを収集し、前処理を行います。
- タスクに応じた微調整:
- 例えば、自然言語理解タスク（分類、質問応答など）や生成タスク（テキスト生成、翻訳など）に応じたアーキテクチャの調整を行います。
- 出力層や損失関数をタスクに合わせて変更します。
- ハイパーパラメータの最適化:
- 学習率やバッチサイズを再調整します。事前学習に比べて低い学習率が一般的です。
- 微調整時の過学習を防ぐために、早期停止や正則化技術を利用します。
- 評価と検証:
- 開発セットやテストセットを使ってモデルの性能を評価します。精度、再現率、F1スコアなどのメトリクスを使用します。
- クロスバリデーションやホールドアウト検証を行い、モデルの一般化能力を確認します。
- モデルの最適化とデプロイ:
- 微調整後のモデルを最適化し、推論速度やメモリ使用量を改善します。
- 実運用環境にモデルをデプロイし、モニタリングとフィードバックループを設けます。
まとめ
事前学習と再学習は、大規模言語モデルの性能を最大化するために不可欠なプロセスです。事前学習では、幅広いデータを使って基礎的な言語能力を身につけさせ、再学習では、特定のタスクにモデルを適応させるために細かい調整を行います。各プロセスでのハイパーパラメータ調整、適切なデータセットの選択、評価方法の工夫などが成功の鍵となります。