トークン数が増加するとLLMのファインチューニングが難しくなる理由

2025年4月15日12:26

AI（人工知能）ニュース

Last Updated on 2025-04-15 15:18 by admin

最近の研究では、大規模言語モデル（LLM）の過剰トレーニングがファインチューニングを困難にする可能性が指摘されています。この研究は、カーネギーメロン大学、スタンフォード大学、ハーバード大学、プリンストン大学の研究者たちによって行われました。具体的には、OLMo-1Bモデルを2.3兆トークンと3兆トークンでそれぞれトレーニングし、後者が精密調整後の性能が2〜3%低下することを確認しました。

この研究は、2025年3月24日にarXivに投稿され、同年3月28日に修正されたバージョンが公開されました。また、同年3月5日にOpenReviewにも投稿されています。OpenAIやMetaなどの企業が開発するLLMも、精密調整の難易度に直面しています。
※Preprint（プレプリント）
DOI:10.48550/arxiv.2503.19206

from:https://techxplore.com/news/2025-04-large-language-harder-fine-tune.html

【編集部解説】

大規模言語モデルの機密調整の課題
最近の研究では、大規模言語モデルの過剰トレーニングが「catastrophic overtraining」と呼ばれる現象を引き起こし、ファインチューニングの効果が低下することが示されています。これは、モデルのパラメータがトレーニングデータの増加に伴って敏感性が高まり、わずかな変更でも性能に悪影響を及ぼすためです。

ファインチューニングの重要性
LLMのファインチューニングは、特定のタスクに合わせてモデルを最適化するために不可欠です。企業や研究機関は、ファインチューニングを通じてモデルをより高精度にし、ビジネスプロセスを効率化することを目指しています。しかし、過剰トレーニングのリスクが増すと、モデルが不安定になり、精密調整が困難になる可能性があります。

この研究結果は、LLMの開発において新たな課題を提起しています。モデルのサイズを拡大することで得られるメリットと、ファインチューニングの難易度の増加を比較検討する必要があります。将来的には、過剰トレーニングを防ぐための新たな方法や技術が開発されることが期待されています。また、AI技術の進化に伴い、精密調整の効率化や安定性向上が求められます。