自分でGPTモデルをトレーニングするにはどうすればいいですか？

AI技術の急速な進歩により、個人でも自分だけのGPTチャットボットを作成できるようになってきました。

OpenAIの生成型事前学習トランスフォーマーモデル（ChatGPTのエンジン）は、AIエージェントやソフトウェアを自作したい人々のリソースとなっています。

自分だけのGPTエージェントをカスタマイズする方法を学ぶことで、現代で最も強力な技術を自分の用途に活用できるようになります。さっそく始めましょう。

GPTモデルとは？

GPTモデル（生成型事前学習トランスフォーマー）は、OpenAIが開発した高度な言語モデルです。ディープラーニング技術を使い、人間のようなテキストを理解し生成します。

GPTモデルは大量のテキストデータでトレーニングされ、次に来る単語を予測できるため、質問への回答、文章作成、コーディングなどのタスクをこなせます。

これらのモデルはAIチャットボット、コンテンツ生成、翻訳などのアプリケーションで広く利用されています。

GPTモデルは実際にカスタマーサポートチャットボット、リード獲得エージェント、さまざまな分野のリサーチツールのエンジンとして使われています。これらのAIチャットボットは、医療、EC、ホテル、不動産など、あらゆる分野のオンラインで活躍しています。

誰がGPTモデルをトレーニングできるのか？

GPTモデルのトレーニングは多大な労力とリソースを要します。通常、研究機関や資金力のある企業、大学など、十分なリソースを持つチームが必要です。

しかし、GPTチャットボットのトレーニングであれば、個人や企業でもはるかに手軽に取り組めます。GPTチャットボットをトレーニングすることで、GPTモデルの強力な機能を活かしつつ、自分のニーズに合わせて簡単にカスタマイズできます。

GPTモデルはどのようにトレーニングされるのか？

自分でGPTモデルをトレーニングするには、資金面を含め、強力なハードウェアやアルゴリズムの最適化に多くの時間を投資する覚悟が必要です。

GPTモデルは事前学習によって生まれ、さらにファインチューニングで特化させることができます。ただし、ファインチューニングを伴わないカスタムGPTチャットボットの構築も可能で、これはコストや手間がかかるファインチューニングを必要としません。

事前学習

事前学習は非常に多くの時間とリソースを必要とし、現時点では資金力のある企業だけが実施できます。自分でGPTチャットボットを作る場合、事前学習は行いません。

事前学習では、開発チームがモデルに人間らしい文章の次の単語を正確に予測できるようトレーニングします。大量のテキストで学習した後、モデルは文章内でどの単語がどのように続くべきかをより正確に予測できるようになります。

チームはまず膨大なデータセットを収集し、モデルはテキストを単語やサブワード（トークン）に分割して処理します。

ここでGPTの“T”が登場します。このテキスト処理と分解は、トランスフォーマーと呼ばれるニューラルネットワークの仕組みで行われます。

事前学習が終わると、モデルは言語を広く理解しますが、特定の分野にはまだ特化していません。

ファインチューニング

もし大規模なデータセットを持つ企業であれば、ファインチューニングも選択肢となります。

ファインチューニングは、特定のデータセットでモデルをトレーニングし、特定の機能に特化させる方法です。

例えば、次のようなデータでトレーニングできます：

• 医療テキスト：複雑な症状をより正確に診断できるようにする
• 法律文書：特定の法域で質の高い法的文書を作成できるようにする
• カスタマーサービスのスクリプト：顧客が抱えやすい問題を把握させる

ファインチューニング後は、事前学習で得た言語能力に加え、カスタム用途にも特化したGPTチャットボットが完成します。

ただし、多くのGPTチャットボットプロジェクトではファインチューニングは必須ではありません。チャットボットをカスタマイズしたいだけなら、ファインチューニングは不要です。

実際、ファインチューニングが必要なのは、非常に大規模で関連性の高いデータセット（大企業のカスタマーサービス通話記録など）がある場合のみです。データセットが十分でなければ、時間やコストに見合いません。

幸いなことに、高度なプロンプト設計やRAG（検索拡張生成）を使えば、数千人規模の顧客向けでもGPTチャットボットのカスタマイズは十分可能です。

LLMをカスタマイズする3つの方法

GPTエンジンでなくても、LLMをカスタマイズすることで多くのメリットがあります。データのプライバシーを守り、特定タスクのコストを削減し、用途に応じた回答の質を向上させることができます。

BotpressのソフトウェアエンジニアPatrickが、LLMカスタマイズの詳細をこの記事で解説しています。彼の主なカスタマイズ方法は以下の通りです：

1. ファインチューニング

ファインチューニングは、特定の例を使ってモデルをトレーニングし、製品に関する質問への回答など、特定のタスクに特化させる方法です。

オープンソースモデルではファインチューニングにエンジニアリングリソースが必要ですが、GPT-4やClaudeのようなクローズドソースモデルでもAPI経由でファインチューニングが可能です（ただしコストは増加します）。ファインチューニングは静的な知識には有効ですが、リアルタイム情報の更新には向きません。

2. RAG

検索拡張生成（RAG）は、HRポリシーの文書など外部情報を使って特定の質問に答える手法です。

例えば、チャットボットが商品カタログを参照して在庫を確認するなど、リアルタイム情報の取得に最適で、モデルのファインチューニングも不要です。

RAGは知識ベース型チャットボットの運用・保守が容易でコストも抑えられ、常に最新データを参照できるのが利点です。

3. N-shotプロンプティング

N-shot学習は、1回のLLM APIコールで例を与えることで回答の質を向上させる手法です。

1つの例（ワンショット）を与えるだけでも例なし（ゼロショット）より大幅に回答が良くなり、複数の例（nショット）を使えばモデル自体を変更せずにさらに精度が上がります。

ただし、この方法はモデルのコンテキストサイズに制限され、頻繁に使うとコストが増加します。ファインチューニングを行えばnショット例が不要になりますが、準備に時間がかかります。

4. プロンプトエンジニアリング

チェーン・オブ・ソートのような他のプロンプトエンジニアリング手法もあり、モデルに答えを出す前に思考過程を明示させることができます。

これにより回答の質は向上しますが、回答が長くなり、コストや速度にも影響します。

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