核心概念
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。
摘要
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。
統計資料
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。