小規模なAIモデルを特定の目的に向けて「ファインチューニング」することで、大型の多機能AIモデルに対しても効率的な問題解決を実現し得ることをお伝えします。たとえば、一般的な病気治療には一般医も小児科医も可能ですが、乳児の咳については、専門知識を持つ小児科医の方が適切な診断を下すでしょう。
この記事では、クエリルーティングボットを構築する際の経験を交えて、巨大なモデルGPT-4oと比べて、限られた範囲内でファインチューニングされた小型モデル「Tiny Llama 3.2 1B」のメリットを語ります。GPT-4oは印象的な性能を発揮するものの、その堅牢さと高コストが問題でした。そのため、効果的かつ経済的な選択として、ファインチューニング可能なTiny Llama 3.2 1Bに注目することに。しかし、大容量のトレーニングデータに対応するためのコストはやはり考慮する必要があります。
出典 : I Fine-Tuned the Tiny Llama 3.2 1B to Replace GPT-4o https://towardsdatascience.com/i-fine-tuned-the-tiny-llama-3-2-1b-to-replace-gpt-4o-7ce1e5619f3d