OpenAIがGPT-4o miniのファインチューニングに対応した。この機能によって少数のサンプルを用いた学習よりも高品質な結果を得ることが可能になり、多くのタスクで優れたパフォーマンスを発揮することが期待される。また、プロンプトに含める例示の数を減らすことで、コストの削減とレイテンシーの低下も実現しているのも魅力だ。^[1]

ファインチューニングのプロセスはトレーニングデータの準備とアップロード、新しいFine-tunedモデルのトレーニング、結果の評価と必要に応じたステップ1への戻り、Fine-tunedモデルの使用という4つのステップで構成されている。現在ファインチューニングはgpt-4o-mini-2024-07-18、gpt-3.5-turbo-0125、gpt-3.5-turbo-1106、gpt-3.5-turbo-0613、babbage-002、davinci-002、gpt-4-0613（実験的）、gpt-4o-2024-05-13のモデルで利用可能だ。

ファインチューニングの主な用途にはスタイル、トーン、フォーマットなどの質的側面の設定や望ましい出力の生成の信頼性向上、複雑なプロンプトに従う失敗の修正などがある。

	gpt-4o-mini	gpt-3.5-turbo	babbage-002/davinci-002
推奨利用	多くのユーザーに適した選択	高度なタスクに適した選択	特定のタスクに特化した選択
コンテキスト長	128,000トークン	16,385トークン	4,096トークン
トレーニングデータ形式	チャット形式	チャット形式	プロンプト完了ペア形式

ファインチューニングとは

ファインチューニングとは、既存の事前学習済みモデルを特定のタスクや領域に適応させるために再トレーニングする技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

既存モデルの知識を活用しつつ、特定タスクに最適化
少量のデータでも効果的な学習が可能
モデルの汎用性を維持しながら特定領域での性能を向上

ファインチューニングは大規模な事前学習済みモデルを活用しながら、特定のタスクや領域に特化した性能向上を実現する手法だ。この技術を活用することで、自身のアプリケーションやユースケースに最適化されたAIモデルを構築することが可能になり、より高精度で効率的な自然言語処理タスクの実行が期待できる。

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trends編集部「K」の一言

今後ファインチューニング機能には、より直感的なユーザーインターフェースや自動的にデータセットの品質を評価・改善する機能の追加が望まれる。また、複数のFine-tunedモデルを組み合わせて使用する「モデルアンサンブル」機能や、ファインチューニングの過程を可視化してモデルの学習状況をリアルタイムで確認できる機能なども有用だろう。これらの機能により、より効果的かつ安全なモデルのカスタマイズが可能になる。

ファインチューニング技術の発展によってAIの応用範囲がさらに拡大し、さまざまな産業や研究分野でブレークスルーが起こることが期待される。特に専門性の高い領域や、これまでAIの適用が難しかったニッチな分野での活用が進むだろう。同時にファインチューニングの民主化が進むことでAIの開発と運用のコストが低下し、中小企業や個人開発者にとってもより身近なツールになることが予想される。

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。