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【AWS-ML】ファインチューニング：ドメイン適応とインストラクションベースの違い

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AWS
機械学習
idea

とても良い質問です！

この2つはどちらも LLM（大規模言語モデル）を特定の用途に合わせて調整する方法 ですが、目的とやり方がまったく違います。

初心者にもわかりやすく、たとえ話を使って説明しますね👇

🌏 全体像イメージ

  • ドメイン適応ファインチューニング：
    • → 「特定の分野の“知識”を身につけさせる」
  • インストラクションベースファインチューニング：
    • → 「指示（命令）を“理解して従う力”を身につけさせる」

🧠 1. ドメイン適応ファインチューニング（Domain Adaptation Fine-tuning）

🔹 目的

モデルに「特定分野の知識や用語、文体」を覚えさせる。

🔹 例えで言うと

英語を話せる人に「医療用語」や「金融業界の専門言葉」を教えるようなもの。
つまり、知識や語彙の拡張が目的です。

🔹 具体的な使い方例

  • 医療分野の論文を読ませて「診断レポート風の回答」を生成できるようにする
  • 保険業界のFAQや契約文書を使って「保険専門のチャットボット」を作る
  • 法律分野の判例データを学ばせて「リーガルAI」を作る

🔹 データ内容

  • 専門分野のテキストや文書（QA形式でなくてもOK）
  • 例：医療論文、金融レポート、保険契約書など

🔹 得られる効果

  • 用語理解の精度が上がる
  • 専門文書の自然な文体で出力できる
  • 一般モデルよりも専門知識に強い

🗣️ 2. インストラクションベースファインチューニング（Instruction-based Fine-tuning）

🔹 目的

モデルに「人の指示を理解して正しく応答するスキル」を覚えさせる。

🔹 例えで言うと

「質問に答える練習」「命令に従う練習」を繰り返すことで、会話能力を鍛えるようなもの。

🔹 具体的な使い方例

  • 「この文を要約してください」→「はい、以下が要約です」
  • 「このコードにコメントを追加してください」→「了解です。修正版はこちらです」
  • 「次の文章を日本語に翻訳して」→「翻訳結果はこちらです」

こうした「指示 → 応答」のペア（instruction → response）を大量に学習させます。

🔹 データ内容

  • “命令＋模範回答” のセット（QA形式）
  • 例：
    入力: 「次の文章を要約してください: ...」
出力: 「要約: ...」

🔹 得られる効果

  • 質問への理解力・応答精度が上がる
  • より人間らしい会話ができる
  • 複雑な指示にも従いやすくなる

⚖️ 比較まとめ表

項目 ドメイン適応FT インストラクションFT
主目的 専門知識を学習 指示理解・応答力を強化
データ形式 通常テキスト（論文・レポート等） QA形式（指示＋回答）
主な用途 医療AI、金融AIなど 会話AI、チャットボット
効果 知識の深さ 会話・応答の自然さ
例え 医療専門家を育てる コーチングで話し方を教える

💡 実際の活用例（AWSなど）

  • Amazon BedrockやSageMaker では、
    • 「ドメイン適応FT」＝ 特定業界のデータでモデルを再学習
    • 「インストラクションFT」＝ 独自QAデータで指示応答性能を向上
      → 両方組み合わせて使うことが多いです。

✅ まとめ

  • ドメイン適応：知識を深める（何を知っているか）
  • インストラクションベース：指示を理解する（どう振る舞うか）
    → 両方組み合わせると、「専門知識を持ち、会話もうまいAI」が作れます。

とても鋭い質問です。

はい、基本的には「ドメイン適応ファインチューニング」はラベルなしデータでも可能です。

ここを正確に理解するのが大事なので、順を追って説明します👇

🧠 ドメイン適応ファインチューニングとは（復習）

目的は「モデルに特定分野の知識・文体・用語を覚えさせる」ことです。

そのため、必ずしも「正解ラベル（＝教師信号）」がなくても学習できます。
つまり、「ラベルなしのテキスト」を与えるだけでも効果があるのです。

📘 1. ラベルなしデータでの学習（自己教師あり的アプローチ）

🔹 例

医療・保険・法律など、専門的な文書を大量に集めてモデルに「次の単語を予測する」形式で再学習します。

これは、もともとLLMが行う言語モデリング（Language Modeling）と同じ学習方法で、
正解ラベルを別途つけなくても、「文脈から次の単語を予測する」ことで自然に学習できます。

🔹 この場合の学習目的

  • 専門用語や言い回しのパターンを学ぶ
  • 分野特有の文章構造（例：診断書、契約文、議事録など）を理解する

🔹 この方法の呼び方

  • 「継続事前学習（continued pretraining）」
  • 「ドメインアダプテーション（domain adaptation）」
  • 「unsupervised fine-tuning（教師なしファインチューニング）」

🏷️ 2. ラベル付きデータを使うケース（応用編）

ただし、状況によってはラベル付きデータも使います。目的が「専門知識を活かして特定タスクを解く」場合です。

🔹 例

  • 医療分野で「症状→診断名」を出すモデル
  • 金融分野で「ニュース→株価予測」をするモデル
  • 保険文書から「契約条件」や「免責項目」を抽出するモデル

これらは「入力→出力（正解）」の対応関係があるので、ラベル付きデータ（教師あり）が必要になります。

🔹 この場合の呼び方

  • 「タスク適応ファインチューニング（Task-specific fine-tuning）」
  • 「Supervised Fine-tuning（SFT）」

⚖️ 3. 整理すると…

観点 ドメイン適応FT タスク適応FT
主な目的 特定分野の知識を学ぶ 特定タスクを解けるようにする
データ形式 ラベルなしでもOK（文章だけ） 入出力ペア（ラベル付き）
例 医療論文・契約書・マニュアルなど 「質問→回答」「文章→分類ラベル」など
学習方式 自己教師あり（next-token予測） 教師あり（SFT, instruction-based）

💡 まとめ

  • ✅ ドメイン適応ファインチューニングは基本的にラベルなしデータで可能
  • 🔹 目的は「知識や表現の適応」
  • 🔹 一方、特定タスクを解くためにはラベル付きデータが必要（SFTやinstruction FT）

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