一般的な生成AI、LLMにおけるファインチューニングのコストと時間

近年、AIモデルの活用がますます一般化し、ファインチューニングが重要な手法として注目されています。ここでは一般的なモデルとデータ量を想定し、ファインチューニングにかかるコストや時間、そして実装コードについて解説します。

コスト

モデルやクラウドサービスにより異なりますが、一般的なBERTやGPT-2規模（パラメータ数：約1億～3億）で、10万件程度のテキストデータを使用する場合、クラウド環境（例：AWSやGCP）を利用すると以下のようなコストが発生します。

• GPUインスタンス使用料：約1.5～3ドル/時間
• トータルのコスト例（約12時間稼働の場合）：18～36ドル程度

時間

• 約10万件のテキストデータでBERTやGPT-2レベルのモデルをファインチューニングする場合、一般的に8～12時間程度を要します。
• TPUなどを利用すると約半分の時間で完了することも可能ですが、コストはやや高めになります。

ファインチューニングの実装例（Python & Hugging Face）

Hugging FaceのTransformersライブラリを使うと、簡単にモデルのファインチューニングが可能です。

必要なライブラリのインストール

pip install transformers datasets torch

実装コード例

from datasets import load_dataset
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments

# データセットの準備
dataset = load_dataset("imdb")

# トークナイザーとモデルの準備
model_name = "bert-base-uncased"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# データのトークナイズ
def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

tokenized_datasets = dataset.map(tokenize_function, batched=True)

# 学習設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

# Trainerの初期化
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=tokenized_datasets["train"],
    eval_dataset=tokenized_datasets["test"],
)

# ファインチューニングの実行
trainer.train()

まとめ

一般的なモデルをファインチューニングする際のコストや時間は、GPU利用で1日以内、数十ドルの範囲で済むことが多いです。また、実装にはHugging Faceのライブラリを活用することでシンプルかつ効率的に進めることができます。ぜひこの記事を参考に、ファインチューニングに挑戦してみてください。