基盤モデル (Foundation Model) の開発概要
基盤モデルの開発は、以下のプロセスを経て進められます。
特に近年のLLM (大規模言語モデル) は Transformer アーキテクチャ をベースにしており、学習には 教師なし学習、Instruct (SL、SFT)、強化学習 (RLHF) などが組み合わされます。
1. 事前学習 (Pretraining)
🔹 目的: 大規模なデータセットから言語の一般的なパターンを学習する
🔹 技術: 自己教師あり学習 (Self-Supervised Learning)
🔹 手法: マスク付き言語モデル (MLM)、自己回帰型 (Auto-Regressive, AR)
(1) Transformer アーキテクチャの採用
- Self-Attention (自己注意機構): 文脈の依存関係を学習
- Multi-Head Attention (多頭注意機構): 多様な関係性を並列に学習
- Feedforward Networks (FFN): 非線形変換で表現能力を強化
- Positional Encoding: シーケンス情報を補完
代表的な事前学習モデル
- BERT (MLM型, Encoderベース): 文中の一部をマスクし、正しい単語を予測
- GPT (AR型, Decoderベース): 次の単語を自己回帰的に予測
- T5, UL2 (Seq2Seq型, Encoder-Decoderベース): 入力と出力の関係を学習
(2) 事前学習のデータ
- Webデータ (Common Crawl, Wikipedia, BooksCorpus)
- コードデータ (GitHub, Stack Overflow)
- 論文 (arXiv, PubMed)
- 会話データ (Reddit, SNS)
(3) 計算資源
- 大規模クラスタ (TPU Pod, NVIDIA H100, A100)
- 分散学習 (DeepSpeed, FSDP, Megatron-LM)
2. 指示調整 (Instruction Tuning, Instruct)
🔹 目的: ユーザーが意図した指示に従うように調整する
🔹 技術: 教師あり学習 (Supervised Learning, SL)
🔹 データ: 高品質な人間アノテーションデータ (例: OpenAIのGPT-4-turbo, LLaMAのInstructモデル)
手法
- SFT (Supervised Fine-Tuning)
- 人間が作成した「入力-出力」ペアを用いてファインチューニング
- 例: 質問応答 (QA)、要約、翻訳など
- Instruction Dataset の活用
- OpenAIのInstructGPT、AnthropicのClaude、MetaのLLaMAなどで活用
- SuperNI、FLAN (Google) などの大規模指示データセット
3. 強化学習 (Reinforcement Learning, RL)
🔹 目的: モデルの出力をより自然で人間らしくする
🔹 技術: 強化学習 (Reinforcement Learning)
🔹 手法: 人間のフィードバックに基づく強化学習 (RLHF)
(1) 人間フィードバック (Human Feedback)
- ランキングデータの収集
- モデルが複数の回答を生成し、人間が「良い順」に並べる
- 例: OpenAIのGPT-4では、100万人以上のアノテータが関与
- 報酬モデル (Reward Model, RM) の学習
- 人間のランキングを教師データとして「良い応答を高評価」するモデルを学習
- 目的関数: 報酬関数 R(θ) の最適化
- PPO (Proximal Policy Optimization) による最適化
- 事前学習モデル (π_θ) を報酬モデルに基づいて強化学習
- 過学習を防ぐためにKLペナルティを適用
RLHFを活用したモデル
- GPT-3.5 / GPT-4 (OpenAI)
- Claude (Anthropic)
- Bard / Gemini (Google DeepMind)
4. 推論 (Inference) と最適化
🔹 目的: 高速・低コストで推論を実行する
🔹 技術: 量子化、蒸留、キャッシュ最適化
(1) 量子化 (Quantization)
- モデルサイズを削減し、計算効率を向上
- 方法:
- FP32 → FP16 / BF16
- FP16 → INT8 / INT4 (4-bit量子化, 例: GPTQ, AWQ)
(2) 知識蒸留 (Knowledge Distillation)
- 大規模モデルを小規模モデルへ圧縮
- 例: DistilBERT, TinyLLaMA
(3) 推論最適化
- キャッシュ活用: KV Cache (Attention計算の効率化)
- 分散推論: DeepSpeed, vLLM, TensorRT, ONNX Runtime
まとめ
| フェーズ | 目的 | 主要技術 |
|---|---|---|
| 事前学習 (Pretraining) | 一般的な知識を学習 | Transformer, 自己教師あり学習 |
| 指示調整 (Instruct Tuning) | 指示に従う能力を強化 | 教師あり学習 (SFT) |
| 強化学習 (RLHF) | 人間の好みに適応 | 報酬モデル、PPO |
| 推論最適化 | 高速・低コスト化 | 量子化、キャッシュ、知識蒸留 |
基盤モデルの開発は「大規模データから学習 → 人間の指示に従う調整 → 強化学習で洗練 → 推論の最適化」という流れになっています。特に Instruct Tuning や RLHF の導入により、より自然な対話や文生成が可能になった のが近年の進化のポイントです。
※ この記事の一部は OpenAI の ChatGPT による生成です。
