GLB事業部Lakehouse部の陳（チェン）です。サンフランシスコで開催されているData + AI SUMMIT2023（DAIS2023）に参加している永里の報告をもとに、「How to Build LLMs on Your Company’s Data While on a Budget（予算内で会社のデータにLLMSを構築する方法）」という講演の概要をご紹介します。
講演では、予算に制限がある企業が自社のデータに基づいて大規模言語モデル（LLM）を構築する方法が紹介されました。 発表者のSean OwenさんはDatabricksのPrincipal Product Specialistです。 また、講演は、データとAIに関心がある技術者や、予算に制限がある企業のデータサイエンティスト、自社のデータを活用したい企業の経営者に向けです。
大規模言語モデルの構築方法とカスタマイズ
予算が限られている企業にとって、大規模言語モデルの構築は難しい課題です。しかし、以下の方法を用いることで、コストを抑えつつ効果的な言語モデルを構築することができます。 1. 既存のモデルを活用: すでに公開されている大規模言語モデル（例：GPT-3）を利用し、自社のデータでファインチューニングを行うことで、効果的なカスタマイズが可能 2. データの前処理: 自社のデータをクリーニングし、ノイズを除去することで、学習効率を向上させることができる 3. モデルのサイズを適切に選択: モデルのサイズを大きくするほど、学習に必要なリソースが増る。そのため、予算に応じて適切なサイズのモデルを選択することが重要
選択モデルの活用
選択モデルは、複数の候補から最適なものを選択するタスクに特化したモデルです。以下の方法で選択モデルを活用することで、効果的な言語モデルを構築することができます。 1. 複数のモデルを組み合わせる: 既存の言語モデルと選択モデルを組み合わせることで、より効果的な結果を得ることが可能 2. データのバリエーションを増やす: 選択モデルは、多様なデータに対応することができます。そのため、データのバリエーションを増やすことで、モデルの性能を向上させることが可能
最新の概念や機能、サービスについて
最近では、大規模言語モデルの構築に関連する様々な概念や機能、サービスが登場しています。以下にその一部を紹介します。 ゼロショット学習：学習時に見たことのないデータに対しても適切な予測を行うことができる学習方法です。これにより、新しいデータに対しても迅速に対応することができます。 転移学習：あるタスクで学習したモデルを別のタスクに適用することです。これにより、学習にかかる時間やリソースを削減することができます。
クラウドサービスの活用
クラウドサービスを活用することで、大規模言語モデルの構築に必要なリソースを柔軟に確保することができます。また、クラウドサービスでは、最新の機能やサービスが提供されるため、効果的な言語モデルの構築が可能です。 このように、予算に制限がある企業でも、最新の概念や機能、サービスを活用しながら、自社のデータに基づいた言語モデルを構築することが可能となります。
まとめ
今回の講演では、予算に制限がある企業が自社のデータに基づいて大規模言語モデルを構築する方法が紹介されました。既存のモデルの活用やデータの前処理、モデルのサイズ選択など、さまざまな工夫を行うことで、効果的な言語モデルを構築することが可能です。最新の概念や機能、サービスを活用しながら、自社のデータを最大限に役立てることができると思います。
おわりに
現地でのDAIS2023に参加しているメンバーからの報告をもとに、セッションの内容をご紹介しました。 セッションに関する記事を以下の特設サイトに順次上げていきますので、見ていただけると幸いです。
