13/08/2026
アイブックス学術代行でございます😊
今回の講義では、大規模言語モデル（LLM）のFine-Tuningについて、基礎から実践的な手法まで体系的に学びました🤖📚
特に印象に残ったのは、LLMの訓練が単純に「大量のデータで学習する」だけではなく、Pre-Training → Supervised Fine-Tuning → RLHF・DPOといった複数の段階を経て、性能や人間の指示への適応力を高めていくという点です。
また、Instruction Tuningでは、さまざまなタスクを「指示→回答」という共通形式に変換して学習させることで、未知のタスクに対するZero-shot性能を向上させられることを学びました✨ FLANでは、評価対象となった25タスクのうち21タスクでZero-shot性能が向上したという結果も紹介され、モデルサイズを大きくするだけではない性能向上のアプローチが非常に興味深かったです。
さらに、Parameter Efficient Fine-Tuning（PEFT）についても理解を深めました💡 大規模モデルの全パラメータを更新するFull Fine-Tuningとは異なり、一部のパラメータや追加パラメータのみを学習することで、計算資源や保存容量を抑えながらモデルを特定用途へ適応させるという考え方です。
中でもLoRAは、重みの変化量を低ランク行列の積として表現し、その部分だけを学習するという非常に効率的な手法でした。さらに、訓練パラメータ総量が同じ場合には、単純にランクを大きくするよりも、q・k・v・oなどLoRAを適用する層の種類を増やす方が高い性能につながりやすいという設計上の知見も印象的でした📊⚙️
Prompt Tuning、Adapter、BitFit、LoRAなど、PEFTにも複数のアプローチがあり、それぞれ「どこを学習するのか」「どれだけ計算資源を節約できるのか」「推論時にどのような影響があるのか」が異なります。AIを実際のサービスや研究へ導入する際には、単に高性能なモデルを選ぶだけでなく、目的・データ量・計算資源・運用コストまで含めてFine-Tuning手法を選択することが重要だと感じました🔥
LLMの仕組みを知れば知るほど、生成AIは「使う技術」だけでなく、「どう学習させ、どう最適化するか」を考える技術でもあると実感できる講義でした😊🚀
#大規模言語モデル #機械学習
