LLMの性能の最大化 - コアダンプログ

以下の動画の個人メモです．　 www.youtube.com

性能改善のステップ

プロンプトエンジニアリングから始める: 最初のステップとして、プロンプトエンジニアリングを行います。これにより、迅速にテストを行い、学習することができます。初期のプロンプトの設計から始め、内容がモデルの必要性にどれだけ適しているかを評価します。

情報取得拡張生成（RAG）の最適化: 次に、RAGによって、モデルが特定のコンテンツを用いて問題を解決するようにします。これにより、内容の関連性を高め、モデルの幻覚（不正確な情報の生成）を減らすことができます。

ファインチューニングの実施: RAGの最適化後、モデルを特定のドメインやタスクに合わせてファインチューニングします。これにより、モデルの効率性と精度が向上し、複雑な指示やスキーマの必要性が減少します。

反復的な評価と改善: モデルのパフォーマンスを評価し、必要に応じてこれらのステップを繰り返します。特に、プロンプトエンジニアリングやRAGを改善することで、ファインチューニングの効果を最大化することができます。

継続的なモニタリングと調整: 実際の使用状況においてモデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じてこれらのステップを再度実施します。

定義と目的: RAGは、モデルが特定のコンテンツを利用して質問に答える技術です。この方法は、モデルの知識範囲を特定の知識ベースに限定し、幻覚（誤った情報の生成）を減らすのに役立ちます。

実用例とプロセス: 例えば、モデルに与えられたコンテンツのみを使用して質問に回答するよう指示することがあります。これにより、モデルの知識を特定の知識ベースに制限し、より正確な情報を提供することができます。

改善と評価: RAGは、情報の取得と生成を最適化することによって、モデルのパフォーマンスを向上させます。これには、回答の関連性や幻覚の識別などの評価指標が関連します。

プロセスの概要: ファインチューニングは、基本モデルを特定のドメインに特化させるプロセスです。これにより、モデルは特定のタスクや問題に対してより効率的かつ精度高く動作するようになります。

効率と簡素化: ファインチューニングされたモデルは、複雑な指示やスキーマを必要とせず、よりシンプルなプロンプトで効率的に動作します。これにより、リクエストごとのコストとレイテンシーが削減されます。

実践的な応用: 不動産リストのような実例を取り上げ、ファインチューニングを通じてモデルがどのように特定のタスクを理解し、正確な出力を生成するかを示します。

反復的アプローチ: ファインチューニングは、特定のタスクに対するモデルの理解を深めるための反復的なプロセスです。ユーザーは、モデルに新しい知識を追加したり、特定の出力形式に従わせたりすることができます。