大型言語モデルのトレーニングプロセスの解説

シリコンバレーのAIベンチャーと投資家の間で開催されたのLLM技術交流研究会の一部関連情報のメモです。今回大型言語モデル（LLM）のGPT、Llama、PaLMなどのモデルのトレーニングの主要な段階について議論されました。本文は、これらのモデルのトレーニングプロセスについて詳しく説明し、マルチモーダルトレーニングや特定のモデルや言語についても紹介します。

大型言語モデル（LLM）は、GPT、Llama、PaLMなどのモデルを含め、人工知能分野で重要な役割を果たしています。これらのモデルのトレーニングプロセスは、プレトレーニング、監視付きファインチューニング（SFT）、報酬モデリング、および強化学習などの段階に分かれます。

１．プレトレーニング

プレトレーニング段階では、モデルのデータセットは通常、原始のインターネットテキストから収集され、数兆語彙を含みます。モデルは言語モデルアルゴリズムを使用し、トランスフォーマーと注意機構（Attention）を使用してエンコードおよびデコードを行い、次のトークンを予測するために使用されます。この段階のトレーニングには、何千ものGPUと数ヶ月の時間が必要です。

生成されたモデル、例えばGPT、Llama、PaLMなどは、次のタスクで展開および使用されます。この段階では、モデルの「コンテキストウィンドウ」サイズが決定されます。このウィンドウサイズは、モデルが次のトークンを予測する際に参照するコンテキスト語彙の数を決定します。ウィンドウが大きいほど、考慮されるコンテキスト情報が多くなりますが、計算力の要件も高くなります。

２．監視付きファインチューニング（SFT）

SFT段階では、モデルを特定のタスクにより適したものにすることが目的です。この段階では、データセットは人間の専門家によって作成され、10,000〜100,000のヒントと応答を含みます。これらのデータは量は少ないですが、高品質で、多くの推論問題をカバーしています。言語モデルアルゴリズムは引き続き使用されますが、モデルは次のトークンを予測するだけでなく、論理推論も行う必要があります。

この段階のトレーニングには、1〜100のGPUと数日の時間が必要です。結果として得られたモデル、例えばVicuna 13Bは、展開および使用することができます。

３．報酬モデリング

報酬モデリング段階では、生成された回答が良いかどうかを評価するためのモデルをトレーニングすることが目的です。この段階では、モデルは特定のタスクに対する報酬を最大化するようにトレーニングされます。例えば、QAタスクでは、ユーザーからの質問に対する回答が正確であることが報酬として与えられます。この段階では、データセットはSFT段階で使用されたものよりも大規模で、数百万から数億のサンプルが含まれます。

この段階のトレーニングには、何百から何千ものGPUと数週間の時間が必要です。報酬モデリングによってトレーニングされたモデルは、特定のタスクにおいて非常に高い精度を持ちます。

４．強化学習

最後の段階である強化学習では、モデルは環境との相互作用により改善されます。例えば、チャットボットの場合、ユーザーとの対話を通じてトレーニングされ、ユーザーの返答の質によって報酬が与えられます。

この段階のトレーニングには、数百から数千のGPUと数ヶ月の時間が必要です。強化学習によってトレーニングされたモデルは、より優れた応答を生成し、より自然なテキストを生成することができます。

最後に

以上が、大型言語モデルのトレーニングプロセスについての解説です。これらのモデルは、自然言語処理、音声認識、画像認識などの分野で広く使用されています。また、マルチモーダルトレーニングによって、複数のモダリティ（テキスト、音声、画像など）を組み合わせたトレーニングも行われています。