ファインチューニングでChatGPTを最適化！

本記事では、ChatGPTをモデルとしたファインチューニング（Fine-tuning）の概要や手法、具体的な応用例などについて初心者向けに詳しく解説していきます。

ファインチューニングとは、事前学習された大規模なニューラルネットワークモデルを特定のタスクに適応させるための手法です。

具体的には、大量のデータを用いて学習された汎用的なモデルを、ターゲットのタスクに特化させることで、高い精度を発揮することを狙います。

近年、自然言語処理や画像認識などの分野において、ファインチューニングは重要な技術となっています。特に、GPTシリーズなどの言語モデルによるファインチューニングは、文章生成や自動要約、感情分析などのタスクて優れた結果を出しています。

この記事でわかる内容

ファインチューニングとは
ChatGTPとファインチューニングの関係
ファインチューニングのポイントとは
ChatGPTのファインチューニングの基本手順
GT3のファインチューニングとは
1. ファインチューニング例1
ファインチューニング例2
GT2を使用したファインチューニングの例
GT2 (GPT-2) を用いたテキストの感情分析に関するプログラム例
まとめ

ファインチューニングとは

ファインチューニングとは、事前学習済みのニューラルネットワークモデルを、新しいタスクに適用するために、そのモデルの一部を再学習することを指します。この手法は、転移学習としても知られています。

一般的に、深層学習におけるニューラルネットワークモデルは、多数のパラメータを持っており、十分な量のデータを利用して最適化する必要があります。

これは、データが豊富である場合には十分な精度が得られる場合がありますが、それ以外の場合には精度が低いと考えられます。そこで、事前学習済みモデルを利用すれば、その問題解決のスピードを加速することが可能になります。

例えば、ある自然言語処理タスクを解決するために、大規模な文章データセットでトレーニングされた事前学習済みの言語モデルを使用するのがその方法です。

その後、このモデルの一部を、特定のタスクに合わせて再学習させることで、より良いパフォーマンスを発揮することができます。この手法は、学習データが少ない場合や、新しいタスクを解決するための新しいモデルを開発する時間がない場合に特に有用といえます。

具体的には、新しいタスクに必要な部分をモデルの最後の層に追加し、その層の重みを再学習することで、新しいタスクに特化したモデルを作成することができます。

ChatGTPとファインチューニングの関係

ファインチューニング（Fine-tuning）は、機械学習モデルを特定のタスクに適合させることを指します。これは、既存のモデルを利用して、新しいタスクに適合させることを目的とするトレーニングのプロセスです。

ファインチューニングでは、既存のモデルの凍結された層を一部アンフリーズ（解凍）し、新しく追加された分類器層と最後の凍結層を共同でトレーニングします。

これにより、既存のモデルのパフォーマンスを向上させ、新しいタスクに適応させることができます。ファインチューニングを行うには、機械学習フレームワーク（例えばTensorFlowやKerasなど）が必要です。

例えば、ChatGPTは、大量のテキストデータを利用してプレトレーニングを行なっています。このようなプレトレーニングにより、ChatGPTは自然言語生成タスクに関して高い能力を備えますが、特定のタスク（例えば特定の言語、特定のドメインなど）に関しては不適切な場合があります。しかし、新しいタスクに適合させるために、ChatGPTをファインチューニングするのです。

ファインチューニングのポイントとは

ファインチューニングは、あるタスクに特化したデータセットを用いて、既存の事前学習済みの言語モデルを調整することで、タスクに最適化された言語モデルを作成することができます。以下に、ファインチューニングを行う際の注意点をいくつか挙げます。

適切なデータセットを用意する

ファインチューニングに使用するデータセットは、タスクに応じた適切な形式で用意する必要があります。データセットが不適切な場合、ファインチューニングしたモデルの性能が悪化する可能性があります。

適切なハイパーパラメータを選択する

ファインチューニングには、ハイパーパラメータの調整が必要です。ハイパーパラメータは、学習率、バッチサイズ、エポック数などを含みます。適切なハイパーパラメータを選択することで、モデルの性能を最大限に引き出すことができます。

事前学習モデルを選択する

ファインチューニングには、事前学習済みのモデルを選択する必要があります。事前学習済みのモデルの性能やタスクに対する適合度を考慮して、適切なモデルを選択する必要があります。

過学習の防止

ファインチューニングにおいて、過学習を防止するためには、適切なデータ拡張手法を選択する必要があります。また、ドロップアウトや正則化などの手法を用いることで、過学習を防止することができます。

モデルのアーキテクチャを調整する

ファインチューニングには、モデルのアーキテクチャの調整が必要になる場合があります。例えば、入力の特徴量の数や、中間層の数やサイズ、出力層の構成を調整することができます。

モデルの正則化を調整する

ファインチューニングにおいて、モデルの過剰適合を防ぐために、正則化を調整する必要があります。正則化は、L1正則化、L2正則化、Dropoutなどの手法があり、適切に選択することで、モデルの性能を向上させることができます。

以上が、ファインチューニングを成功させるためのポイントです。ただし、タスクによって異なるため、最適な手法はタスクに合わせて調整する必要があります。

ChatGPTのファインチューニングの基本手順

ChatGPT APIを使用してファインチューニングを行う場合、以下の手順となります。

データセットの収集

ファインチューニングするためには、タスクに適した大量のデータを収集する必要があります。データは、入力と出力のペア、または入力に対するラベルなどの形式で提供されることがあります。

ChatGPTのデータセットを初心者向きに解説

ChatGPTのファインチューニングにおけるデータセットは、特定のタスクに適した大量のテキストデータのことを指します。本原稿では、データセットの手順を初心者の方にもわかりやすいようにステップバイステップで解説します。

データセットの前処理

収集したデータセットを、モデルが処理できる形式に変換する必要があります。これには、テキストデータのクリーニング、トークン化、およびベクトル化が含まれます。

ChatGPTのデータセットの前処理

ChatGPTのファインチューニングにおけるデータセットの前処理についてステップで解説しています。注意点としては、前処理には時間がかかることがあり、データ量に応じて適切な処理時間を調整する必要があります。

モデルの構築

ファインチューニングするために、ChatGPTの事前学習済みの重みを初期化して、タスクに合わせてモデルを構築する必要があります。タスクによっては、モデルのアーキテクチャを調整する必要がある場合があります。

ChatGPTのモデル構築【難解】

ChatGPTのファインチューニングにおけるモデルの選択と構築とは、事前学習済みの言語モデルであるChatGPTを特定のタスクに適応させるために、そのモデルの一部を再学習することを指します。ChatGPTでは、事前学習済みのGPT-2やGPT-3などが利用されます。

モデルのトレーニング

前処理済みのデータセットを使用して、モデルをトレーニングする必要があります。トレーニングプロセスでは、損失関数を最小化するようにモデルを調整します（強化学習：Reinforcement Learningの場合）。

ChatGPTのモデルのトレーニング方法

AIにおけるモデルのトレーニングとは、機械学習やディープラーニングにおいて...【続きを読む】

モデルの評価

トレーニングが完了したら、開発セットまたはテストセットを使用してモデルを評価する必要があります。評価には、精度、再現率、F1スコアなど、適切な指標を選択する必要があります。

ChatGPTのモデル評価とは【初心者向け用語解説】

ChatGPTのファインチューニングにおいては、モデルの評価が非常に重要な役割を果たします。ChatGPTのファインチューニングにおけるモデルの評価方法は、主に2種類があります。1つは自動評価で、もう1つは人間評価です。

ハイパーパラメータのチューニング

モデルのハイパーパラメータをチューニングして、モデルの性能をさらに向上させることができます。ハイパーパラメータには、学習率、バッチサイズ、エポック数、レイヤー数、ドロップアウト率などが含まれます。

ChatGPTのハイパーパラメータ調整とは？【初心者向け】

ChatGPTは自然言語処理の分野で注目を集めるモデルであり、その性能はハイパーパラメーターの調整によって大きく左右されます。本記事では、ChatGPTの主要なハイパーパラメーターについて解説し、それらの値の影響や調整方法について詳しく紹介します

モデルのデプロイ

最終的に、ファインチューニングされたモデルをデプロイして、実際のタスクで使用する準備が整います。

以上が、ChatGPTのファインチューニングの一般的な手順です。ただし、タスクやデータセットに応じて、適切な変更が必要になる場合があります。

ChatGPTのモデルのデプロイとは【初心者向け】

本原稿ではChatGPTを使ったモデルのデプロイに関して説明しています。デプロイとは、実際にChatGPTを使用可能な形式に変換し、サービスやアプリケーションに組み込むプロセスです。これらの手順を正確かつ効率的に実行することで、ChatGPTモデルを他のアプリケーションで使用可能な形式に変換し、自然言語処理タスクを実行することができます。

GT3のファインチューニングとは

ChatGPTにファインチューニングに関して質問してみたところ以下の回答を得ました。

ファインチューニング例1

GT3のファインチューニング手順について説明します。ここでは、事前学習済みのGT3モデルを、新しいタスクに適用するためにファインチューニングする例を示します。

データの準備まず、ファインチューニングに必要なデータを準備します。例えば、スパム検出のタスクを行う場合、スパムと非スパムのテキストデータを用意します。データをトレーニング、検証、テストセットに分割し、それぞれを適切に前処理しておきます。
モデルの準備次に、事前学習済みのGT3モデルを準備します。これは、Hugging FaceのTransformersライブラリを使用して簡単に行うことができます。

python

from transformers import GPT3Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained('gpt3')
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt3')

モデルのアーキテクチャの調整次に、モデルのアーキテクチャを新しいタスクに適した形に調整します。これには、モデルの最後のレイヤーを変更して、出力を新しいタスクに対応するようにすることが含まれます。

python

from transformers import TFGPT2ForSequenceClassification

model = TFGPT2ForSequenceClassification.from_pretrained('gpt3', num_labels=2)

トレーニングモデルをトレーニングします。これには、トレーニングデータをモデルに入力し、損失を最小化するように重みを調整することが含まれます。

scss

from transformers import AdamW
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

optimizer = AdamW(model.parameters, lr=5e-5)

model.compile(optimizer=optimizer, loss=model.compute_loss)

early_stopping = EarlyStopping(patience=3)

model.fit(train_dataset, validation_data=val_dataset, epochs=10, callbacks=[early_stopping])

モデルの評価最後に、テストセットでモデルを評価します。

scss

model.evaluate(test_dataset)

以上が、GT3のファインチューニング手順の一例です。実際のタスクに合わせて、データやモデルのアーキテクチャを調整する必要があります。

ファインチューニング例2

ここでは、GT3モデルを使用して文章生成のタスクを行う場合のファインチューニング手順を説明します。

データの準備まず、ファインチューニングに必要なデータを準備します。例えば、小説やニュース記事などのテキストデータを用意します。データをトレーニング、検証、テストセットに分割し、それぞれを適切に前処理しておきます。
モデルの準備次に、事前学習済みのGT3モデルを準備します。

python

from transformers import GPT3Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT3Tokenizer.from_pretrained('gpt3')
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt3')

モデルのアーキテクチャの調整文章生成のタスクには、単語の生成が必要になります。そのため、モデルの出力にSoftmax関数を適用して、次に来る単語の確率分布を得ることが必要です。そのために、モデルの最後のレイヤーを変更します。

python

from transformers import TFGPT2LMHeadModel

model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt3')

トレーニングモデルをトレーニングします。ここでは、事前学習済みのモデルをそのまま使うので、転移学習を行うことになります。トレーニングデータをモデルに入力し、損失を最小化するように重みを調整することが含まれます。

scss

from transformers import AdamW
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

optimizer = AdamW(model.parameters, lr=5e-5)

model.compile(optimizer=optimizer, loss=model.compute_loss)

early_stopping = EarlyStopping(patience=3)

model.fit(train_dataset, validation_data=val_dataset, epochs=10, callbacks=[early_stopping])

モデルの評価最後に、テストセットでモデルを評価します。生成された文章が適切なものであるかどうかを確認するために、人間が評価する必要があります。

python

generated_text = model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True, num_beams=5, temperature=0.7)

以上が、GT3のファインチューニング手順の別の例です。こちらも実際のタスクに合わせて、データやモデルのアーキテクチャを調整する必要があります。

GT2を使用したファインチューニングの例

GT2 (GPT-2) は、自然言語処理のタスクによく適したモデルであるため、ファインチューニングによって多くのNLPタスクに適用されています。以下に、GT2を使用したファインチューニングの例を示します。

例えば、感情分析のタスクを考えてみましょう。このタスクでは、テキストの感情（例えば、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を予測する必要があります。GT2は、大量のテキストデータを使ってトレーニングされているため、感情分析のタスクにも適しています。

ファインチューニングを行う手順は以下の通りです。

まず、GT2の事前学習済みモデルを読み込みます。
次に、感情分析に必要な最終的な出力層を追加します。この出力層は、感情分類タスクに対応するように設計されたもので、分類器によって感情のラベルを出力します。
ラベル付きの感情分析データセットを使用して、モデルを再トレーニングします。トレーニング時に、事前学習済みのモデルの重みを保持し、追加された出力層の重みをトレーニングします。トレーニングが進むにつれて、モデルは感情分類に適応し、感情分類に関連する単語やフレーズを学習します。
最後に、トレーニングされたモデルをテストして、感情分類タスクの精度を評価します。

このようにして、GT2の事前学習済みモデルをファインチューニングすることで、感情分析のタスクに適したモデルを作成することができます。同様に、他のNLPタスクにもファインチューニングを適用することができます。

GT2 (GPT-2) を用いたテキストの感情分析に関するプログラム例

ChatGPTにテキストの感情分析に関するプログラム例をあげてもらった。

GT2 (GPT-2) を用いたテキストの感情分析を実装するには、PyTorchなどの深層学習フレームワークを使用することが一般的です。以下に、PyTorchを使用してGT2を用いたテキストの感情分析を実装するプログラム例を示します。

まず、必要なライブラリをインポートします。

python

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2Model, AdamW

次に、事前学習済みのGT2モデルとトークナイザーを読み込みます。

python

model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

続いて、感情分析に必要な出力層を追加します。

python

class GPT2SentimentClassifier(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GPT2SentimentClassifier, self).__init__()
        self.gpt2 = GPT2Model.from_pretrained('gpt2')
        self.classifier = nn.Linear(768, 3) # 3 classes: positive, negative, neutral
    
    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.gpt2(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        last_hidden_state = outputs[0][:, -1, :]
        logits = self.classifier(last_hidden_state)
        return logits

この出力層は、最終的な分類器として機能し、3つの感情クラス（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を出力します。

トレーニングデータを用意するために、感情分析用のデータセットをダウンロードして前処理を行います。この例では、IMDbの感情分析データセットを使用しています。データセットは、1行に1つの文書が含まれているテキストファイルとして提供されます。

python

with open("imdb_reviews.txt", "r") as f:
    reviews = f.readlines()

# 前処理
processed_reviews = []
for review in reviews:
    review = review.strip()
    review = review.lower()
    processed_reviews.append(review)

トレーニングデータを作成するために、各レビューをトークナイズして、GT2モデルに入力する形式に変換します。

python

input_ids = []
attention_masks = []

for review in processed_reviews:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
        review,
        add_special_tokens=True,
        max_length=512,
        pad_to_max_length=True,
        return_attention_mask=True,
        return_tensors='pt'
    )
    
    input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
    
input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)

最後にトレーニングデータを使用して、分類器をトレーニングします。ここでは、バッチサイズ32、エポック数2、学習率2e-5のハイパーパラメーターを使用しています。

python

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

model = GPT2SentimentClassifier().to(device)
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)

input_ids = input_ids.to(device)
attention_masks = attention_masks.to(device)

labels = [1 if i < 12500 else 0 if i < 25000 else 2 for i in range(0, len(input_ids))]
labels = torch.tensor(labels).to(device)

batch_size = 32
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(input_ids, attention_masks, labels)
train_dataloader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size)

num_epochs = 2
total_steps = len(train_dataloader) * num_epochs

scheduler = transformers.get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=0,
    num_training_steps=total_steps
)

for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    total_loss = 0
    for batch in train_dataloader:
        batch_input_ids = batch[0]
        batch_attention_masks = batch[1]
        batch_labels = batch[2]
        
        model.zero_grad()
        outputs = model(batch_input_ids, batch_attention_masks)
        loss = nn.CrossEntropyLoss()(outputs, batch_labels)
        loss.backward()
        total_loss += loss.item()
        
        torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), 1.0)
        optimizer.step()
        scheduler.step()
        
    average_loss = total_loss / len(train_dataloader)
    print("Epoch:", epoch+1, "Loss:", average_loss)

トレーニングが終了したら、分類器をテストデータに適用して、テストの正解率を計算することができます。ここでは、テストデータの正解率を計算するために、同じ手順でテストデータを前処理し、トークナイズし、GT2モデルに入力する必要があります。

python

# テストデータの読み込みと前処理
with open("imdb_reviews_test.txt", "r") as f:
    test_reviews = f.readlines()

processed_test_reviews = []
for review in test_reviews:
    review = review.strip()
    review = review.lower()
    processed_test_reviews.append(review)

test_input_ids = []
test_attention_masks = []

for review in processed_test_reviews:
    encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
        review,
        add_special_tokens=True,
        max_length=512,
        pad_to_max_length=True,
        return_attention_mask=True,
        return_tensors='pt'
    )
    
    test_input_ids.append(encoded_dict['input_ids'])
    test_attention_masks.append(encoded_dict['attention_mask'])
    
test_input_ids = torch.cat(test_input_ids, dim=0)
test_attention_masks = torch.cat(test_attention_masks, dim=0)

test_input_ids = test_input_ids.to(device)
test_attention_masks = test_attention_masks.to(device)

# テストデータの予測
model.eval()
with torch.no_grad():
    test_outputs = model(test_input_ids, test_attention_masks)
    test_loss =