InstructLab.aiは、チャットボットの指導調整が容易になるように大規模な調整機能を組み込んだオープンソースプロジェクトです。
このプロジェクトは、大規模言語モデル(LLM)の指導チューニング段階でのスケーラビリティの問題を解決しようとしています。
特に、人間が注釈をつけたデータやプロプライエタリなモデルに頼らずにLLMを微調整するコストと複雑性を削減することを目指しており、機械学習(ML)の専門知識がなくてもAIモデルを調整することを可能にします。
知識の木のような形でデータを格納するタクソノミーという概念が核となっており、新しい知識や能力を既存の知識を保ちながら統合することができます。
これにより、破壊的な忘却という問題を回避しつつ、LLMの能力を向上できる有効な手段となる約束があります。
この取り組みはコミュニティ主導で行われ、ユーザーはGitリポジトリを通じて自身の知識を貢献することができます。
InstructLab.aiはこの知識を活用して、広範なターゲット層に対してアプローチし、コミュニティのスキルを活用することを意図しています。
また、このトレーニングコンセプトはどのチャットモデルにも適用可能で、InstructLabが公開するGranite-7bモデルは、Apache 2.0ライセンスの元でオープンソースとして利用可能です。
こうしたプロセスを通じて、InstructLab.aiは大規模言語モデルを手軽にカスタマイズすることの民主化を目指しています。
初めてコミュニティによって構築されたモデルはクリスマス直前に公開されました。
InstructLab.aiは今後も継続的なコミュニティ主導の更新によって、機能を改善していくと約束しています。
出典 : Will instruclab.ai’s Synthetic Data Based LLM Fine Tuning Make the Process More Accessible? https://www.infoq.com/news/2025/03/llm-finetuning-synthetic-data/
