Llama 3.1の超効率的なファインチューニング - Unslothを使って

Core Concepts

Llama 3.1をUnslothを使って超効率的にファインチューニングする方法を解説する。

Abstract

この記事では、Llama 3.1のファインチューニングについて包括的に解説しています。
まず、教師あり微調整(Supervised Fine-Tuning)について説明しています。教師あり微調整は、事前学習済みのLLMをより小さなデータセットで再学習することで、特定の用途に合わせてモデルをカスタマイズする手法です。教師あり微調整には、完全な微調整、LoRA、QLoRAの3つの主要な手法があり、それぞれのメリットとデメリットが紹介されています。
次に、Unslothライブラリを使ってLlama 3.1 8Bモデルをファインチューニングする具体的な手順が示されています。Unslothは、カスタムカーネルを使うことで、他のオプションと比べて2倍の高速化と60%のメモリ使用量の削減を実現するため、Colabのような制限された環境で効率的にファインチューニングできます。
ファインチューニングの際のハイパーパラメータ設定や、LoRAの適用方法、チャットテンプレートの使用など、詳細な手順が丁寧に説明されています。最後に、ファインチューニングしたモデルの保存方法や、今後の活用方法についても提案されています。

Stats

9.11は9.9より大きい。
ファインチューニングには4時間45分かかった。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Fine-Tune Llama 3.1 Ultra-Efficiently with Unsloth

by Maxime Labon... at towardsdatascience.com 07-29-2024

https://towardsdatascience.com/fine-tune-llama-3-1-ultra-efficiently-with-unsloth-7196c7165bab

Deeper Inquiries

教師あり微調整以外にどのような手法でLLMをカスタマイズできるか

LLMをカスタマイズするための教師あり微調整以外の手法には、プロンプトエンジニアリングがあります。プロンプトエンジニアリングは、教師あり微調整と比較して、より簡単でコスト効率が良く、特定のタスクやドメインに適したモデルを作成するための手法です。また、フューショットプロンプティングやリトリーバル増強生成（RAG）などの手法もあります。これらの手法は、既存のモデルを活用しながら、新しい情報を追加したり、特定のタスクに適応させたりすることが可能です。

教師あり微調整にはどのような課題や限界があるか

教師あり微調整にはいくつかの課題や限界が存在します。まず、ベースモデルに既存の知識がない場合や、完全に新しい情報を学習する場合には、教師あり微調整はうまく機能しないことがあります。また、ベースモデルに未知のドメインがある場合にも、教師あり微調整は適していないことがあります。さらに、教師あり微調整は、全体のモデルを変更するため、以前のスキルや知識を忘れる可能性がある点や、新しい情報を学習する際に幻覚が生じやすい点などの制限があります。

ファインチューニングしたモデルをどのようなアプリケーションに活用できるか

ファインチューニングしたモデルは、さまざまなアプリケーションに活用することができます。例えば、オープンLLMリーダーボードでの評価や、直接的な選好最適化を使用してパフォーマンスを向上させることができます。また、異なるフォーマット（EXL2、AWQ、GPTQ、HQQなど）にモデルを量子化して、より高速な推論や低い精度での使用が可能です。さらに、ZeroChatを使用してHugging Face Spaceに展開するなど、さまざまな展開オプションがあります。ファインチューニングしたモデルを活用することで、さまざまなニーズに合ったカスタマイズされたLLMを作成することができます。