Promptrepoでのファインチューニング入門

汎用の AI モデルは、あなたのタスクで惜しいところまではいくものの、完全には合いません。あなたのカテゴリも形式も知らず、プロンプトを長くしても限界があります。モデルを一から学習させるのは時間がかかり、大量のデータが必要です。ファインチューニングはその中間です。学習済みのモデルに、自分の例で教えます。Promptrepo なら、それを Google Sheets からコードなしで行え、モデルはあなたのカテゴリと形式で答えます。

さっそく始めましょう。例を1つ使ってAI モデルを作成し、読みながら試してみてください。

ファインチューニングとは、事前学習済みの AI モデルを専用のデータセットでさらに学習させ、特定のタスクに最適化するプロセスです。モデルを一から学習させるのではなく、モデルがすでに知っていることを土台に、あなたのタスクを教えます。

AI モデルをファインチューニングする理由

  1. 高い精度：事前学習済みモデルは汎用です。ファインチューニングで特定の分野に特化させ、性能を高めます。
  2. 少ないデータで済む：モデルにはすでに基礎知識があるので、小さくても質の高いデータセットがあれば十分です。
  3. 高い効率：ファインチューニングは、モデルを一から学習させるより大幅に速く、安く済むことがあります。

Promptrepo でのファインチューニングの流れ

Promptrepo では、ファインチューニングは4つのステップで行います：
  1. タスクを決める：分類、抽出、生成のいずれか
  2. 学習データを準備する：求める動作を示す例を厳選する
  3. モデルを学習させる：Promptrepo でデータセットを使ってファインチューニングする
  4. 評価 & 改善：実際の使用での性能をもとにモデルをテストし、改善する

例：食品分類のためにモデルをファインチューニングする

たとえば、食品をRed Meat、Beverages、Cheese、General Foodsのようなカテゴリに分類したいとします。分類器を一から作るのではなく、食品に特化したデータで既存のモデルをファインチューニングします。
手順：
  1. データを集める：食品名 & それぞれのカテゴリを入れたスプレッドシートを作ります。
  2. Promptrepo でファインチューニング：例を1つ入力してモデルを公開し、スプレッドシートの内容をモデルの Google Sheet に追加します。
  3. テスト & デプロイ：これでモデルが新しい食品を正確に分類できるようになります。
ファインチューニングなら、少数の自分の例から精度の高いモデルを作れます。次の記事では、Promptrepo で分類、抽出、生成のモデルを作る方法を紹介します。

関連リンク

分類モデルを作る
抽出モデルを作る
生成モデルを作る

まとめ

汎用の AI モデルでは精度が足りず、一から学習させるのは手間がかかりすぎるなら、ファインチューニングがその中間の方法です。Promptrepo なら、自分の例からAI モデルを作成できます。

最終更新：