効果的にLLMをトレーニングする方法：小規模な導入のためのベストプラクティス

「効果的なLLMトレーニング方法：小規模導入のベストプラクティス」

Large Language Models（LLMs）の新しい進歩に関するニュースの中で、あなたは「自分自身のLLMをどのように訓練すればいいのか」と思っているかもしれません。今日では、特定のニーズに合わせたLLMはますます重要な資産になっていますが、その「大規模」さには価格が付いています。LLMの印象的な成功は、モデルのパラメータ数とトレーニングデータのサイズの増加と相関があるスケーリングの法則によって大きく貢献しています。GPT-4、Llama2、Palm2などのモデルは、世界最大のクラスタで訓練され、完全なスケールのモデルを訓練するために必要なリソースは、個人や小規模企業には獲得困難なことがしばしばあります。

LLMの効率的な訓練は、速く、メモリ使用量を抑え、エネルギーを節約することに焦点を当てた研究の活動領域です。ここでの効率性とは、モデルの品質（例えばパフォーマンス）とそのリソース利用のバランスを達成することを指します。この記事では、データ効率またはモデル効率の訓練戦略を選ぶ際のアドバイスを提供します。詳しくは、最も一般的なモデルとそれぞれの参照が、添付の図に示されています。

データ効率。訓練の効率を向上させるためには、データの戦略的な選択が大きく影響します。データフィルタリングは、訓練を前に行うことで、完全なデータセットと同等のモデルパフォーマンスを達成するために、十分な情報を含むコアデータセットを作成する方法です。カリキュラムラーニングは、訓練中にデータインスタンスを計画的にスケジュールすることを意味します。これは、より単純な例から徐々により複雑な例に進んだり、その逆の場合でもあります。また、これらの方法は、訓練中にデータセット全体にわたるさまざまなサンプリング分布を確立することも可能です。

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モデル効率。効率的なモデルを得る最も直接的な方法は、適切なアーキテクチャを設計することです。もちろん、これは容易ではありません。幸いなことに、ニューラルアーキテクチャの検索（NAS）やハイパーパラメータの最適化のような自動モデル選択方法によって、このタスクをより容易にすることができます。適切なアーキテクチャを持つことで、大規模なモデルのパラメータ数を減らしながらも、大規模なモデルのパフォーマンスを演算することが可能となります。多くの成功したLLMは、マルチレベルのシーケンスモデリングと並列化の能力で知られるトランスフォーマーアーキテクチャを使用しています。ただし、アテンションメカニズムは入力サイズの二乗に比例してスケールするため、長いシーケンスの管理は難しい課題です。この領域の進化には、アテンションメカニズムの改善に加え、再帰ネットワーク、長期メモリ圧縮、ローカルとグローバルなアテンションのバランスを取る手法などが含まれます。

同時に、パラメータ効率の方法は、複数の操作での利用効率を向上させるために使用されることがあります。これには、メモリ使用量を削減するために類似の操作間で重み共有するウェイト共有などの戦略が含まれています。パラメータの一部のみを活性化するスパーストレーニングは、「宝くじ券仮説」を利用し、効率的に訓練されたサブネットワークが完全なモデルのパフォーマンスに匹敵することができるという概念を生かしています。

モデルの圧縮も重要な要素であり、パフォーマンスを損なうことなく、計算負荷とメモリのニーズを減らすことが含まれます。これには、重要度が低いウェイトを削除するプルーニング、より小さいモデルを訓練するためのナレッジディスティレーション、およびスループットの向上のための量子化が含まれます。これらの方法は、モデルのパフォーマンスだけでなく、モバイルやリアルタイムのアプリケーションにおいても推論時間を高速化します。

トレーニングセットアップ。利用可能なデータの膨大さにより、トレーニングをより効果的に行うために2つの一般的なテーマが浮かび上がっています。事前トレーニングは、大規模な未ラベルデータセットで自己教師付けの方法で行われる最初のステップであり、初期トレーニングには「Common Crawl – Get Started」といったリソースが使用されます。次の段階である「微調整」には、タスク固有のデータの訓練が含まれます。BERTのようなモデルをゼロからトレーニングすることは可能ですが、特殊なケースを除いて、既存のモデル（例えば「bert-large-cased · Hugging Face」）を使用する方が実用的です。効果的なモデルのほとんどは、リソースの制約により継続的なトレーニングには適していないため、Parameter-Efficient Fine-Tuning（PEFT）に焦点を当てています。「アダプタ」という技術がPEFTの最前線にあり、この技術ではモデルの残りの部分を固定したままでトレーニングを行う追加のレイヤが導入され、元のウェイトに対して独自の「修飾子」ウェイトを学習することや、スパーストレーニングや低ランクアダプテーション（LoRA）のような手法を使用することがあります。モデルの適用を適応させる最も簡単な方法は、プロンプトエンジニアリングです。ここではモデルそのものはそのままにし、タスクに最適な応答を生成するようなプロンプトを戦略的に選択します。最近の研究では、このプロセスを補完するための追加モデルが自動化されることを目指しています。

まとめると、LLMの訓練の効率は、データの選択、モデルのアーキテクチャの最適化、革新的な訓練技術などのスマートな戦略にかかっています。これらの手法により、高度なLLMの使用が民主化され、さまざまなアプリケーションやユーザーにとってアクセスしやすく実用的になります。

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