現代の言語理解モデル（LLM）は、API呼び出しや財務報告の要約など、正確性が特に求められる応用分野で使われます。
しかし、これらのモデルには限界があり、精度をさらに高めるためには、先進的な技術を採用する必要があります。
最も有望なのは「ファインチューニング」という技術で、特定のタスクに対するモデルの性能を向上させます。この技術には「LoRA」という、計算コストを抑えながら高い性能を実現する方法がありますが、得られる利点と費用や労力を比較して検討する必要があります。
実際のプロジェクトでは、データベースを用いて、モデルがSQLクエリを生成するように学習を行います。データセットの作成とクリーニングを経て、モデルをファインチューニングするプロセスに入ります。
この例ではClickHouseデータベースが使用され、適切なトレーニングデータセットの準備が重要になります。品質の高いデータセットを使用して、Llamaモデルをファインチューニングし、我々の要求に答える高度なモデルへと進化させていきます。
その結果、ベースモデルよりも優れたSQLクエリが生成できることが期待されます。しかし、初期の結果は理想には程遠く、反復的なプロセスを要することが示されています。
エラー分析からは、問題の修正方法と改善戦略が見出されます。高精度なLLMへの挑戦は続きます。
出典 : The Next Frontier in LLM Accuracy https://towardsdatascience.com/the-next-frontier-in-llm-accuracy-cb2491a740d4
