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【LLM Tips/フルスクラッチLLMモデル開発】継続事前学習について📝
まさぴょん🐱LLM（大規模言語モデル）の継続事前学習について📝
LLM（大規模言語モデル）の継続事前学習とは、既に事前学習済みのLLMに対して、特定のドメインやタスクに関するデータを追加で学習させることで、モデルの性能を向上させる手法です。
これにより、モデルはより専門的な知識やタスクへの適応力を高めることができます。
事前学習:
LLMは、大量のテキストデータ（Webページ、書籍など）を用いて、一般的な言語能力や知識を習得します。この段階で、文法、単語の意味、文章の構造などを学習します。
継続事前学習:
事前学習済みのLLMに対し、特定のドメイン（例えば、医療、法律、特定の専門分野）やタスク（例えば、質問応答、文章生成、コード生成）に特化したデータセットで、追加の学習を行います。
目的:
- ドメイン適応:特定の分野の専門用語や知識をモデルに習得させ、その分野での性能を向上させます。
- タスク特化:特定のタスクに対する性能を向上させます。例えば、特定の質問応答タスクや、コード生成タスクに特化させることができます。
- 最新の知識のアップデート:古いモデルを最新の知識でアップデートします。
手法:
継続事前学習では、追加の学習データを用いて、モデルの重みを更新します。
この際、既存の知識をできるだけ保持しつつ、新しい知識を学習することが重要です。
メリット:
- ファインチューニングよりも、より少ないデータで効率的にドメイン適応やタスク特化が可能です。特定のタスクに対する性能が向上します。
- モデルの汎用性を維持しながら、特定の分野やタスクに特化させることができます。
例:
医療分野のLLMを開発する場合、医療に関する専門的な文献や論文で継続事前学習を行うことで、医療用語の理解や診断に関する知識を強化することができます。
プログラミング分野のLLMを開発する場合、コードデータで継続事前学習を行うことで、コード生成やコード理解の能力を向上させることができます。
関連用語:
ファインチューニング:
事前学習済みのモデルを、特定のタスクのデータセットでさらに学習させる手法。
プロンプトエンジニアリング:
LLMに特定の出力を生成させるための入力文を工夫する手法。
指示学習:
ユーザの指示に沿った出力を生成することを目的とした学習手法。
継続学習:
新しい知識を学習しつつ、既存の知識を保持する能力を向上させる技術。