ポストトレーニング

ポストトレーニングの目的は,モデルの性能を向上させるとともに,特定の分野や用途に適応させることである.そのために用いられる手法には,いくつかの種類が存在する.

まず,ファインチューニング[Fine-Tuning]は,タスク固有のデータを用いてモデルを追加学習し,その精度を向上させる方法である.代表的な手法として,教師あり学習を活用するSFT[Supervised Fine-Tuning]や,適応型ファインチューニング,さらには強化学習を用いた微調整[Reinforcement Fine-Tuning]が挙げられる.

次に,アライメント[Alignment]は,モデルが人間の価値観や倫理規範に沿うよう調整する手法である.この目的のために,RLHF[Reinforcement Learning from Human Feedback]やDPO[Direct Preference Optimization]といった手法が活用される.これにより,モデルの出力がユーザーの期待や社会的な規範に適合しやすくなる.

また,推論強化[Reasoning Enhancement]は,モデルの論理的推論能力を向上させるための手法であり,Self-Refine[自己改善]や,強化学習を活用した推論手法[RL for Reasoning]などが含まれる.これらの手法を適用することで,モデルはより複雑な推論を必要とするタスクにも対応できるようになる.

さらに,効率化[Efficiency Optimization]は,モデルの計算負荷を削減し,実行速度を向上させることを目的とする.具体的な技術としては,モデル圧縮,パラメータ効率的ファインチューニング[PEFT],知識蒸留[Knowledge Distillation]などがあり,これらによって計算コストの削減と推論速度の向上が可能となる.

最後に,統合と適応[Integration and Adaptation]は,異なるモダリティを統合したり,特定のドメインに適応させたりするための手法である.たとえば,マルチモーダル統合[Multimodal Integration]を活用することで,テキスト,画像,音声など複数の情報を統合して処理することが可能となる.また,RAG[Retrieval-Augmented Generation]を利用することで,外部データを参照しながら生成を行うことができ,モデルの知識を最新のものに保つことができる.さらに,モデル統合[Model Merging]により,複数のモデルを組み合わせて性能を向上させることも可能である.

このように,ポストトレーニングにはさまざまなアプローチが存在し,それぞれの手法が特定の課題に対応するために活用されている.

参照

1. K. Liu, Y. Shen, R. Zhang, B. Chen, S. Ren, L. He, et al., "A Survey on Post-Training of Large Language Models," arXiv preprint arXiv:2503.06072, 2024.

Mathematics is the language with which God has written the universe.