大規模言語モデル（LLM）の微調整は、特定の領域に特化したタスクのパフォーマンスを向上させ、人間の好みに更に密接に合わせるために利用されます。
連続的な微調整は、変わりゆく環境への対応と時間と共に性能が低下しないようにするための持続的なプロセスです。このプロセスでは、人間のフィードバックを取り入れ、エラーを修正し、現実のアプリケーションに合わせたカスタマイズが可能になります。
この記事では、合成データ生成、LLMトレーニング、フィードバック収集、個人の好みとの一致という複数のステップから成るワークフローを説明し、連続自己指示微調整フレームワークの利点を紹介しています。
DSPyというオープンソースのPythonフレームワークを使用することで、開発者はモジュール型かつ宣言型プログラミングを駆使してLLMアプリケーションを効率的に構築できます。
データセットの準備から始まり、質問応答ペアの生成、RAGパイプラインの構築、DSPyによる最適化と連続微調整、DSPyでの評価に至るまで、事例を交えて具体的なステップを解説。
これら一連のフレームワークとDSPyの有効性を、Amazon SageMakerノートブックインスタンスを使って実証しています。
継続的な微調整を可能にすることで、LLMの性能向上を目指す最新技術を理解し、自身のビジネスに応用するための知見を提供しています。
出典 : LLM continuous self-instruct fine-tuning framework powered by a compound AI system on Amazon SageMaker https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/llm-continuous-self-instruct-fine-tuning-framework-powered-by-a-compound-ai-system-on-amazon-sagemaker/
