ファインチューニング (機械学習)

ファインチューニングとは

機械学習におけるファインチューニング（fine-tuning）とは、事前に学習させたモデルの重みを、新しいデータを用いてさらに訓練する転移学習の一種です。この手法は、特にニューラルネットワークモデルにおいて、既存の学習済み知識を新しいタスクへ適用する際に用いられます。

ファインチューニングの基本的な仕組み

ファインチューニングでは、モデル全体の重みを更新することも、一部の層の重みのみを更新することも可能です。モデルの一部のみを更新する場合、更新しない層は「凍結」され、バックプロパゲーションの際に重みが更新されることはありません。

一般的に、畳み込みニューラルネットワークのような構造を持つモデルでは、入力層に近い浅い層は低レベルの特徴を捉えるため凍結し、より深い層は、モデルが訓練されたタスクに関連性の高い高レベルの特徴を識別するために調整されることが多いです。

自然言語処理におけるファインチューニング

自然言語処理（NLP）の分野、特に言語モデルの領域では、ファインチューニングは重要な手法です。例えば、OpenAIのGPT-2のような大規模言語モデルは、下流のNLPタスクでファインチューニングを行うことで、事前学習のみの場合よりも優れた性能を発揮することがあります。

大規模なコーパスで事前学習されたモデルは、通常、モデルパラメータを初期値として再利用し、タスク固有の層を追加してファインチューニングされます。モデル全体をファインチューニングすることも一般的ですが、より良い結果が得られる反面、計算コストが大きくなります。

ファインチューニングのリスク

ファインチューニングは、モデルの性能を向上させる強力な手法ですが、過剰適合のリスクも伴います。過剰適合とは、モデルが訓練データに過度に適合してしまい、訓練データ以外のデータに対する汎化性能が低下する現象です。

ファインチューニングのバリエーション

ファインチューニングは、通常、教師あり学習によって行われますが、弱教師あり学習を用いる手法も存在します。また、ChatGPT（GPT-3のファインチューニング版）やSparrowなどの大規模言語モデルでは、人間のフィードバックを用いた強化学習がファインチューニングに利用されています。

さらに、低ランク適応（LoRA）と呼ばれる手法も注目されています。LoRAは、既存の重みに低ランクの行列（更新行列）を追加して訓練する手法で、モデルのパラメータ数を大幅に削減できる利点があります。具体的には、大きな行列Aを直接修正するのではなく、Aに低ランク行列V×W^Tを加えることで、少ないパラメータでモデルを調整します。ここでVとWは、サイズN×rの行列であり、rはNよりも非常に小さい値です。LoRAは、言語モデルだけでなく、画像モデルにも適用されており、幅広い分野で活用されています。

まとめ

ファインチューニングは、機械学習モデルを特定のタスクに適応させるための重要な技術であり、転移学習の一つの形態です。モデルのどの部分を調整するか、またどのようなデータで調整するかを適切に判断することで、モデルの性能を最大限に引き出すことができます。

参考項目

転移学習: 以前に学習した知識を新しい問題に応用する機械学習分野
大規模言語モデル: ニューラルネットワークで構成された言語モデル

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