ファインチューニング

ファインチューニング (AI) とは

機械学習のファインチューニングには次のステップがあります。

• 学習済みモデル: 大規模なデータセットで訓練され、関連性のあるタスクやドメインでうまく機能しているモデルを選択します。学習済みモデルの例には、自然言語処理 (BERTやGPTなど) やコンピュータービジョン (ResNetやVGGなど) などの分野が挙げられます。
• ターゲットタスクの定義: モデルのファインチューニングの対象となるタスクやデータセットを指定します。感情分析、画像分類、固有表現認識などがあります。
• データ準備: 新しいタスクに関連するデータセットを収集し加工します。データを訓練用、検証用、テスト用に分け、適切に準備します。
• モデルのファインチューニング: 勾配降下法を使って、学習済みモデルを新たなデータセットで初期化/再訓練します。過学習や未学習にならないようハイパーパラメーターと学習率を調整します。
• 評価と検証: ファインチューニングしたモデルの性能を、検証セットで追跡し修正します。性能を微調整するため訓練と評価を複数回行う場合もあります。
• テストと展開: ファインチューニングしたモデルをテストセットでテストし、汎化性能を判断します。それから、ファインチューニングした推論モデルを実用化します。
• ファインチューニングではこれらのステップを通じて、学習済みモデルを新たなタスクやデータセットに適応させ、性能の向上と、多くの機械学習アプリケーションへの適用を図ります。

HPE (ヒューレット・パッカード エンタープライズ) のファインチューニングは、独自の機械学習データファブリック (MLDES) プラットフォーム、Gen AIサービス、Gen AI向けエンタープライズコンピューティングソリューションを使用します。これらはどれもファインチューニングを円滑にします。

• HPE MLDES: MLDESは膨大な機械学習データセットを管理および処理します。そして機械学習モデルのファインチューニングに向けたデータの準備、モデルの訓練、展開を効率化します。データソース、バージョン管理、コラボレーションがMLDESにシームレスに統合され、ファインチューニングがシンプルになります。
  
• HPE AI Services—Gen AI: HPEのGen AIソリューションは高度な分析とAIを可能にします。サービスには自然言語処理、コンピュータービジョン、予測分析ツールおよび手法が含まれます。Gen AIサービスを使えば、学習済みモデルおよびフレームワークを、タスクやデータセットに合わせてカスタマイズするために準備できます。

HPEのEnterprise Computing for Gen AI: HPEのエンタープライズコンピューティングソリューションは、ファインチューニングを含めたAIワークロードに対応しています。ソリューションにはHPCインフラストラクチャ、スケーラブルなストレージ、AI向けに最適化したクラウドサービスが含まれます。HPEエンタープライズコンピューティングを使えば、ファインチューニングを幅広く活用して、変化するニーズに対応しつつAIモデルの性能を最適化できます。