ファインチューニングガイド
ファインチューニングハブ
トレードオフと安全策を明示しながら、モデル適応を計画し、学習し、評価し、運用します。
ファインチューニングで変わること
ファインチューニングは、タスクの例や選好フィードバックを使って、事前学習済みモデルのパラメータの一部または全部を更新します。出力構造、文体、タスク精度といった計測可能な挙動は改善できますが、新しい知識が自動的に加わるわけではなく、ハルシネーションがなくなるわけでも、モデルが安全になるわけでもありません。
試す価値がある場合
- • 安定して繰り返し現れる挙動が、プロンプトの調整だけでは直らない
- • 代表的な事例と信頼できる評価セットが手元にある
- • プロンプトの短縮や小さいモデルへの置き換えで、サービング費用を下げられる可能性がある
- • 選んだチェックポイントと成果物を配備し、管理できる
別の手段を選ぶ理由
- • 変化する知識や出典が必要な知識には、検索やツールを使う
- • 望む挙動を明確な指示で表せるなら、プロンプトを改善する
- • モデルに必要な文脈が届いていないなら、製品やデータパイプラインを直す
- • データの権利、品質、評価が未解決なら、学習を後回しにする
リリースを見据えた進め方
- 1製品としての目標、合格基準、許容できる失敗量を文章にします。
- 2本番に近い成功例、失敗例、安全性の事例から、封をしたホールドアウトを作ります。
- 3プロンプトのみ、few-shot、検索、ツール利用のベースラインを計測します。
- 4ライセンス条件を満たすベースモデルと、実用上もっとも小さい適応手法を選びます。
- 5短時間で再現できるパイロットを実行し、学習曲線と出力例を確認します。
- 6品質、退行、レイテンシ、スループット、サービング総費用を比較します。
- 7勝ち残った候補をカナリアで配備し、監視と検証済みのロールバック手順を用意します。
最低限まとめる比較レポート
同じホールドアウトで比較したベースチェックポイント、プロンプト、検索、学習済み候補
集計値だけでなく、サンプル数を伴うスライス別のタスク結果
文書化されたリリース閾値と、安全性および基礎能力の退行
学習設定、乱数シード、コードのリビジョン、データのリビジョン、成果物のハッシュ
想定するサービング構成で計測したレイテンシ、スループット、メモリ、費用
担当者、カナリア計画、監視シグナル、ロールバック手順