AIが大きく進化し、活用しているデータが早くも過去のものとなるケースが散見されます。
その対応策として、ファインチューニングがあげられます。
この記事では、既にAIを活用しているがデータが古く、より高い精度のAIに改良したいと考えている人向けに、ファインチューニングの概要や方法、注意点について解説します。
目次
AIの進化と課題の提起
AIはここ数年で大きく進化しています。
特にディープラーニングやビッグデータの普及、GPUやCPUといったハードウェア性能の向上など、AIを取り巻く環境の高速化が大きく起因しているでしょう。
その一方で、課題や課題への対応が重要になってきています。
たとえば、AIに影響を与える可能性として、大量のデータを利用する一方で、そのデータが特定の偏りやバイアスを持っている場合、モデルもそれを学習してしまう可能性があります。
データの偏りに対処するには、均衡のとれたデータセットを構築しなければなりません。
それを克服するためにファインチューニングが注目を集めています。
以下ではファインチューニングの概要について解説します。
ファインチューニングとは
機械学習やディープラーニングのコンセプトのひとつで、事前に訓練済みのモデルに再度特定のタスクやデータセットに適応させる手法です。
通常、大規模なデータセットで訓練されたモデルが、新しいタスクや特定のドメインに適用されると、その性能は初期段階では限定的である場合が多くあります。
そういったモデルにファインチューニングを施すことで、性能を向上できます。
また、再トレーニングの際の学習率は、従来よりも小さな値にするため、既に調整済みのパラメーターへ影響を与える可能性も抑えられます。
転移学習との違い
似た手法として転移学習がありますが、実際には大きく異なります。
転移学習は、一般的なタスクで学習されたモデルや特徴の異なるタスクに利用する手法です。
ある大規模なデータセットやタスク（ソースタスク）で事前に訓練されたモデルがある場合、この学習済みのモデルに新しいタスク（ターゲットタスク）を追加することで、すでにあるデータを活用しながら新しいモデルを作成することができます。
転移学習の場合は、このターゲットタスクにのみ調整を行うのです。
一方のファインチューニングは、ある程度のデータセットで学習済みのモデルに、一部または全体のパラメータを新しいタスクに合わせて微調整します。
つまり、転移学習は追加したタスクにのみ調整を行うのに対し、ファインチューニングは追加したタスクに近い層を含めて調整します。
(※引用：ファインチューニング（Fine-tuning：微調整）とは？｜IT media)
ファインチューニングのメリット
ファインチューニングを行うことで、いくつかのメリットがあります。
ただし、元のタスクと新しいタスクが大きく異なる場合や、元のモデルが適切な特徴を獲得していない場合は、ファインチューニングがうまく機能しない可能性があります。
ファインチューニングを適用する前に、タスクの性質やモデルの適切さを検討することが重要です。
少ないデータでの学習
ファインチューニングをする場合は、元のモデルが既に大規模なデータセットで学習されていることが多いため、新しいタスクにおいても比較的少ないデータで効果的な学習が可能です。
これは、新しいタスクにおいて十分なデータが手に入りにくい場合や、計算リソースが限られている場合に有益です。
高い初期性能
学習済みモデルは一般的な特徴や知識を獲得しています。
そのため、ファインチューニングを通じてこれらの知識を新しいタスクに取り込むことで、初期段階から高い性能を得ることができます。
特定タスクへの適応
ファインチューニングでは、元のモデルを新しいタスクに特化させることができます。
これにより、元のタスクと新しいタスクの関連性を考慮し、より適切な特徴やパターンを学習することができます。
計算リソースの節約
ファインチューニングは、新しいタスクに対してゼロからモデルを訓練するよりも計算リソースを節約できます。
元のモデルは通常GPUやTPUなどで大規模なデータセットで訓練されており、その知識を再利用することで訓練にかかるコストを低減できます。
データの偏りに対する頑健性
ファインチューニングは、元のモデルが学習したデータの多様性や一般性を反映しています。
これにより、新しいタスクにおいてもデータの偏りに対する頑健性が向上します。
ファインチューニングの方法
ファインチューニングの方法について、それぞれの手順ごとに解説します。
1.学習データを用意
はじめに学習データを用意しましょう。
ファインチューニングを行うには、質のよい最新のデータが必要です。
Webサイトには多くの最新情報が掲載されています。
信頼できるWebサイトであれば、最新のデータを大量に収集することが可能なため、データの収集先としておすすめします。
2.ベースモデルの凍結
事前訓練モデルの一部または全体を「凍結」し、更新されることを防ぎます。
これは、既存の学習内容を保持するためです。
新しいデータセットで更新する前に必ず確認しましょう。
3.新しいデータセットの適用と微調整
新しいデータセットを適用し、モデルを訓練します。
モデルの性能を向上させるために、必要に応じてベースモデルの一部を繰り返し微調整するとよいでしょう。
ファインチューニングの注意点
ファインチューニングを行う際には、いくつかの重要な注意点があります。
データの整合性
ファインチューニングに使用する新しいデータセットは、ターゲットタスクの既存データと整合性が取れていることが重要です。
データが異なりすぎる場合、モデルが期待通りの性能を発揮しない可能性があります。
オーバーフィッティング（過学習）のリスク
ファインチューニングでは、元のモデルが大規模なデータセットで学習されるため、追加したデータが元のデータセットに過剰に適応する可能性があります。
この現象をオーバーフィッティングと呼びます。
オーバーフィッティングとは、データの傾向に沿う学習であれば、高い精度を計測できる一方で、未知のデータに対しては同様の精度を出せないモデルが構築されることで発生します。
オーバーフィッティングは、特定のデータにモデルが過剰に学習してしまうことによって生じ、モデルの実用化が難しくなります。
学習率の調整
ファインチューニング中には、学習率を注意深く調整する必要があります。
通常、事前学習段階では低い学習率で新しいタスクに適用することが推奨されます。
また、ファインチューニングの初期段階では学習率を小さくし、徐々に増加させる方法が一般的です。
Webデータを活用する際は取得元に確認
Webデータを活用する際は、取得元のサイトの利用規約などを確認しておきましょう。
モデルに適用してからでは、トラブルに発展する可能性があるため、注意が必要です。
まとめ
AIの進化に伴い、ファインチューニングは精度向上に不可欠といえます。良質で最新の学習データの入手が重要で、Webサイトからのデータ収集が有効です。大量のWebデータを収集するにはスクレイピングを活用してみましょう。
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