AI モデルは強力なツールですが、そのモデルを自分の分野の真の専門家にすることができたらどうでしょうか?
ここで微調整が必要になります。
微調整を行うことで、一般的な AI モデルをさらにトレーニングし、次のような独自のユースケースに特化することができます。
- 健康管理
- ファイナンス
- 教育、あるいはまったく別の何か。
検討する価値のあるモデルの 1 つに、Alibaba の Qwen 2.5 があります。これは、さまざまなタスク向けに設計された堅牢で多用途な大規模言語モデルです。
Qwenが提供するすべての内容とその重要性について詳しくは、 アリババのLLMの内訳 始めるには良い場所です。
このブログでは、次の内容を学びます。
- 微調整とは何ですか?
- Qwen 2.5 を微調整する方法（非技術的な方法）
- Qwen 2.5 を微調整するためのベストプラクティス (他の LLM にも適用可能)
この簡単なガイドでは、微調整プロセス全体を説明しているので、初心者でも簡単に行うことができます。
微調整とは何ですか? また、なぜそれについて知っておく必要があるのですか?
微調整とは、事前トレーニング済みのモデルを取得し、ニューラル ネットワーク内の重みやバイアスなどの内部パラメータの少なくとも 1 つをトレーニングして、特定のニーズにより適合させるプロセスです。
言い換えれば、Qwen が炭鉱から採掘されたばかりのダイヤモンドだとすると、微調整とは、そのダイヤモンドをカットして研磨し、ダイヤモンド リングのような機能的なものにするプロセスです。
強力なものをそのままの形で取り入れ、さらに強化します。
- 実用的
- 目的のある
- 特定のユースケースに合わせて調整されます。
これは、Qwen のような基本モデルが Qwen 2.5 Max のようなものに改良されたときに起こることです。
結果？
より正確で、より効率的で、現実世界のアプリケーションに適したモデル。
微調整がなぜ重要なのか?
ここで重要な洞察は次のとおりです。小さく微調整されたモデルの方が、大規模な汎用モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することがよくあります。
これは OpenAI の InstructGPT モデルによって初めて示され、現在でも当てはまります。
これは微調整の最大の利点の 1 つです。
特定のタスクで高いパフォーマンスを得るために、必ずしも大規模な汎用 LLM が必要というわけではありません。
あなたはできる：
- オープンソースモデルを採用する
- ノートパソコンから微調整し、
そして一番良いところは？
開発者やデータ サイエンティストである必要はありません。
少しでもテクノロジーに詳しい人なら、大丈夫です。
微調整によってLLMが実際に役立つ理由
LLM をいろいろ試してみたら、おそらく次のことに気づいたでしょう。LLM は一般的な質問には最適ですが、ドメイン固有のタスクに関してはそれほど鋭敏ではありません。
そこが微調整が真価を発揮するところです。
これは特に、 中国のAIスタートアップ企業とテクノロジー大手 微調整を活用して、西洋の最高峰に匹敵するモデルを作成しています。
モデルを保険金請求査定人のように動作させたいとします。
専門的な口調と保険契約に関する知識を持って応答するように、プロンプトでそのことを繰り返し思い出させることができます...
または
保険金請求査定人がどのように話し、どのように働くかの例を使って、それを微調整するだけで済みます。
そうすれば、モデルはすでに「知っている「どう行動するか」—継続的な指示は必要ありません。
まさに微調整で得られるもの
- より短いプロンプトで、より良く、より鋭い応答
- 応答時間の高速化（推論レイテンシの低減）
- コンピューティングコストの削減
- あなたの分野をプロのように理解するモデル
微調整の種類
モデルを微調整する一般的な方法は 3 つあります。
- 自己教師学習:
モデルは、テキストの一部（欠落している単語など）を予測することにより、ラベルのないデータから学習します。
- 教師あり学習:
モデルに入力と出力のペア（質問 + 正解）を与えます。
- 強化学習:
モデルはフィードバック（親指を立てる/下げるなど）を取得して学習し、それに応じて動作を調整します。
Qwen 2.5 とは何ですか? なぜ使用するのですか?
Qwen 2.5 は、Alibaba が開発した大規模言語モデル (LLM) です。
これは Qwen ファミリーの一部で、0.5B、7B、さらには 72B (「B」は数十億のパラメータを表します) などのさまざまなサイズのモデルが含まれています。
Qwen モデルには 2 つのタイプがあります。
- ベースモデル:
これらは生の事前トレーニング済みモデルです。
大量のデータから一般的な言語パターンを学習していますが、特定のタスク向けに微調整されていません。
例えば： クウェン2.5-7B。
- 命令調整モデル:
これらのモデルは、指示に従ったり、チャットボットのように応答したりするように微調整されています。
彼らは次のような特定のタスクについて訓練を受けます:
- 質問に答える
- テキストの要約
- 会話をする。
例: Qwen2.5-7B-Instruct。
アリババのアプローチが世界的にどう違うのか気になる方は、 OpenAIとAlibabaのLLMの直接対決 役に立つコンテキストを提供します。
Qwen 2.5 Max について言及する場合、Qwen 2.5 シリーズのより大型でより強力なバージョンを意味する場合があります。
使用しているバージョンに応じて、ベース モデルまたは命令調整モデルになります。
独自のタスク（電子メールの要約や顧客サポート チケットの分類など）に合わせて Qwen を微調整したい場合は、通常、ベース モデルから始めて、独自のデータでさらにトレーニングすることになります。
しかし、チャットボットやよりインタラクティブなものを構築する場合は、命令調整されたモデルから始めると作業が簡単になる可能性があります。
なぜ使用すべきですか?
上記のすべての優れた機能のほかに、実際のユーザーの声も詳しく調べました。
レビューはどうですか？
かなりしっかりしています:
- 「Qwen 2.5はゲームチェンジャーです。」
- 「Qwen Maxは良いです。」
- 「それは忘れ去られている」
- 「使いやすくて無料なのでいつも使っています。」
したがって、スマートで高速、かつ柔軟な AI モデルを探している開発者、研究者、またはスタートアップの創設者であれば、Alibaba Qwen 2.5 Max を試してみる価値があります。
こうした感情は、私たちがコミュニティで見てきたことを反映しています。
実際には、 Qwen 2.5 Maxの使用に関するインサイダーのヒント それがいかに柔軟で開発者に優しいかを示します。
Alibaba Qwen 2.5 Maxを使い始める
Alibaba Qwen 2.5 Max を試してみませんか?
素晴らしい！始めたばかりでも、アクセスやセットアップが簡単です。
Qwen 2.5 Maxにアクセスする場所
Qwen 2.5 Max を使い始めてから、以下の方法で微調整することもできます。
Alibabaはこのモデルをオープンソース化しています。GitHubページにアクセスして、セットアップ手順に従ってください。
Hugging Face を使い慣れている場合は、そのツールを使用してモデルを探索し、実行することができます。
クラウドベースのセットアップをご希望ですか？独自のハードウェアをセットアップする必要なく、Alibaba Cloud の Model Studio からモデルにアクセスできます。
基礎が整えば、チャットボットの構築、データの分析、独自のユースケースに合わせた微調整など、Alibaba AI Qwen 2.5 Max の実験を始める準備が整います。
データセットの微調整の準備
Qwen 2.5 Max を微調整する前に、データセットを準備する必要があります。
モデルにデータを入力するようなものだと考えてください。データがよりクリーンで関連性が高いほど、パフォーマンスは向上します。
どのような種類のデータが最も効果的ですか?
モデルに何をさせたいかによって異なります。
- サポート チャットボットの場合 → 実際のチャットまたは FAQ を使用します。
- テキストの要約の場合 → 長いテキストとその要約を使用します。
- コードの説明の場合 → 簡単な説明が付いたコードスニペットを使用します。
つまり、各例でモデルに学習させたい内容が明確に示されていることを確認してください。
フォーマット、サイズ、クリーンアップの簡単なコツ
データをクリーンかつ有用な状態に保つためのヒントをいくつか紹介します。
形式：
データセットは、スクリプトまたはトレーニング フレームワークがサポートするものに応じて、JSON、CSV、またはテキスト形式にする必要があります。
それぞれの例は次のようになります。
サイズ：
- 500 ～ 1000 の例から始めれば、有用な結果を確認するのに十分です。
- 例が増えると学習効果は高まりますが、量よりも質の方が重要です。
掃除のヒント:
- スペルミス、壊れた文、無関係な情報を削除します。
- 言語の一貫性を保ちます（あまり多くのスタイルを混ぜないようにしてください）。
- 価値が追加されない場合は、長い応答を切り取ります。
たとえば、医療助手のように質問に答えるようにモデルをトレーニングするとします。
さまざまな質問と回答でこの種の構造を繰り返し続けると、微調整のための堅実なデータセットが得られます。
データの準備ができたので、Qwen 2.5 を段階的に微調整する方法に進みましょう。
Alibaba AI Qwen 2.5 Max を微調整する方法（ステップバイステップ）
プロンプトエンジニアリング（AI モデルに適切な指示を与えること）は強力であり、多くのタスクでうまく機能します。
しかし、プロンプトだけでは不十分な場合もあります。
ここで微調整が必要になります。
微調整とは、Qwen 2.5 Max などの既存のモデルを取得し、独自のデータでさらにトレーニングして、特定のタスクのパフォーマンスを向上させることを意味します。
始める際に役立つステップバイステップのガイドをご紹介します。
ステップ1: 必要なライブラリをインストールする
Qwen 2.5 Max モデルの微調整を始める前に、適切なツールを使用して Python 環境を設定する必要があります。
方法は次のとおりです。
- Pythonがインストールされていることを確認してください
Python 3.8以上が必要です。python.orgからダウンロードできます。
- ターミナルまたはコマンドプロンプトを開きます
- pipを使用して必要なライブラリをインストールする
次のコマンドを実行します。
これにより、モデルをロードし、データを準備し、トレーニングを実行するためのツールが提供されます。
ステップ2: Qwen 2.5モデルをロードする
ベースモデルは、Hugging Face または Alibaba Cloud から読み込むことができます。
コードで表すと次のようになります。
ステップ3：データを準備してトークン化する
まず、モデルに何をさせたいかを決めます。
- テキスト要約
- テキスト生成
- バイナリ分類
- 質疑応答など
次に、入力と出力のペアでデータセットを作成します。
例：
データを取得したら、それをトークン化します（モデルが理解できる数値に変換します）。
ステップ4：微調整のアプローチを選択する
ここで重要な決定が行われます。モデルをどのようにトレーニングするかです。
- 完全な微調整（すべてのパラメータを更新）
これは、モデル全体（すべての重みとバイアス）を再トレーニングすることを意味します。
完全な制御が可能になりますが、膨大な計算能力が必要となり、非常に高価になります。
- 転移学習（一部のレイヤーのみ更新）
ここでは、ほとんどのレイヤーをフリーズし、最後のいくつかのレイヤーのみをトレーニングします。
より手頃な価格で、多くの場合に適しています。
- パラメータ効率の高い微調整（PEFT）
これは最も軽量なオプションです。
元のモデルはまったく変更しません。
代わりに、いくつかの追加パラメータ (アダプタなど) を追加し、それらだけをトレーニングします。
ここでよく使われる方法の 1 つは、LoRA (Low-Rank Adaptation) です。
安価で、高速で、驚くほど強力です。
ステップ5: トレーニングパラメータを定義する
次に、トレーニングの実行方法を設定します。
- バッチサイズ
- 学習率
- トレーニングエポック数
例：
ステップ6：トレーニングを開始する
トレーニングを開始するには、Hugging Face の Trainer または任意の PyTorch ループを使用します。
モデルが学習するにつれて損失が減少するのがわかります。
ステップ7: モデルのパフォーマンスを評価する
モデルがどの程度うまく機能しているかを確認することが重要です。
精度などの基本的なメトリックを使用することも、タスクに基づいてカスタムのメトリックを使用することもできます。
これにより、微調整によって実際に結果が改善されているかどうかを監視できます。
ステップ8: モデルを保存してテストする
トレーニングが完了したら、モデルを保存します。
いつでもロードして、実際の例でテストしてください。
微調整により、Qwen 2.5 Max のような強力な AI モデルにデータ、トーン、目標を理解させることができます。
開発者やデータ サイエンティストである必要はありません。
Python を少し知っていて、実験する意欲があるなら、すでに半分は成功していることになります。
どのモデルがあなたのニーズに最も適しているかまだ決めかねている場合は、 このトップAIモデルの比較 全体的なパフォーマンスの明確な内訳を提供します。
LLMモデルの微調整におけるベストプラクティス
Qwen 2.5 のような大規模言語モデル (LLM) を微調整するのは複雑に感じるかもしれませんが、適切な手順を踏めば、はるかに簡単になります。
ここでは、より良い結果を得て、時間を節約し、コンピューティングの無駄を避けるためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。
- 過剰適合を避ける:
過剰適合とは、モデルがトレーニング データを非常によく学習するが、新しいデータに対してパフォーマンスが低下することを意味します。
これを避けるには:
- 検証データ (別のセット) を使用して、モデルがどの程度一般化されるかを確認します。
- 早期停止を試してください。検証損失の改善が止まったらトレーニングを停止します。
- トレーニング データは、重複せずにクリーンかつ多様なものに保ちます。
- LoRA や LoRA+ などのパラメータ効率の高い微調整 (PEFT) メソッドを使用して、モデルのごく一部だけをトレーニングすることで、過剰適合のリスクを軽減します。
- 損失とパフォーマンスを監視する:
トレーニング中は常に次のことを追跡します:
- トレーニング損失: モデルがデータからどれだけ適切に学習しているか。
- 検証損失: 目に見えないデータに対してどれだけうまく機能するか。
- タスクに基づいた、精度、F1 スコアなどのメトリック。
ヒント: グラフはあなたの友達です!
損失を視覚化すると、トレーニング損失が減少したのに検証損失が増加した場合など (過剰適合の典型的な兆候)、問題を早期に発見するのに役立ちます。
- トレーニングをやめるタイミングを知る:
「良さそうだから」という理由で、トレーニングを 20 エポックだけ実行しないでください。
その代わり：
- 検証損失が横ばいになったり増加し始めたら停止する
- トレーニングライブラリで early_stopping のようなコールバックを使用する
- グラフを信じてください。改善が見られない場合は、中止する時期です。
微調整では、通常、次の基準に基づいて必要なエポック数を選択します。
- データセットの大きさ
- どれくらいトレーニングを続けられるか
- モデルが良好な結果を出し始めたとき。
- さまざまな微調整テクニックを試してみてください。
すべての微調整方法が同じように機能するわけではありません。
試す：
- LoRA (低ランク適応) – 高速かつ効率的で、限られたリソースに最適です。
- LoRA+ – 難しいタスクでより優れたパフォーマンスを発揮する改良版。peftライブラリで利用可能で、トレーニングの速度を低下させることはありません。
- DoRA – 初期テストではあまり改善されないことが示唆されていますが、お気軽にお試しください。
- GaLore または QGaLore – メモリをスマートに使用し、LoRA と完全な微調整の中間に位置します。
LoRA または GaLore で確実な結果が得られた場合のみ、完全な微調整（多くのリソースを消費します）を検討してください。
- チューニングする適切なモジュールを選択する:
LoRA ベースの微調整を使用する場合:
- チューニングを避ける v_proj そして down_proj レイヤー—低ランク更新からはあまり恩恵を受けません (WeLoRA 論文に基づく)。
- 変更が最も重要となるレイヤー（通常はアテンション レイヤーと MLP レイヤー）に焦点を当てます。
- コストを節約し、スピードアップ:
微調整にはコストがかかる場合があります。
より安く、より速くするためのツール:
- テストには、Mistral などの軽量モデルで 4 ビット QLoRA を使用します。
- Liger、FlashAttention (FA)、DeepSpeed ZeRO Stage 3、Unsloth (Axolotl フレームワーク経由) などのコスト削減ツールを試してみてください。
これらのオプションを使用すると、メモリとコストを抑えながら、より速くモデルをトレーニングできます。
- データセットの改善を続ける:
モデルの良し悪しはデータの良し悪しによって決まります。
- データセットが明確かつ正確で多様になるまで改良を続けます。
- ノイズ、繰り返し、無関係な例を削除します。
- 必要に応じて、より強力なモデルを使用して、より優れた合成データを生成します。
- ハイパーパラメータを調整する:
ハイパーパラメータ (学習率、バッチ サイズなど) は、モデルの学習方法を制御します。
- パラメータスイープを実行し、いくつかの組み合わせを試して、最適なものを見つけます。
- 速すぎず、遅すぎず、ちょうどよい「ゴルディロックス ゾーン」を探してください。
- グラフの読み方を学ぶ:
グラフは数字の背後にあるストーリーを理解するのに役立ちます。
- TensorBoard や W&B (Weights & Biases) などのツールを使用します。
- 損失が急激に急上昇するのではなく、スムーズで安定した減少に注意してください。
- 時間の経過と共に指標を追跡し、改善点や問題点を見つけます。
結論として…
コアとなる 90% をまだ理解していない場合は、10% の小さな改善点について心配する必要はありません。
まずはシンプルに。徐々に調整し、頻繁にテストしましょう。
そして最も重要なのは、モデルが何を、なぜ実行しているのかを理解することです。
結論：Alibaba Qwen 2.5 をあなたのために活用しましょう
Alibaba AI Qwen 2.5 Max または任意のマザー モデルを微調整するということは、特定のドメインまたはタスクに合わせて、真に自分だけのモデルにすることを意味します。
それは:
- より良い要約を書く
- 顧客からの問い合わせへの回答
- 法的文書を理解する。
適切なベースモデルから始めて、適切な種類のトレーニング データを使用するだけで、より良い結果が得られます。
難しいことではありません。モデルに何を実行させたいかを明確にし、それに一致する例を使用してモデルをトレーニングするだけです。
これが微調整の優れた点です。巨大なモデルを必要とせずにパフォーマンスが向上します。
さあ、Qwen 2.5 を試して、いろいろとテストし、自分の世界で使えるようにしてください。
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