インストラクション・チューニング

インストラクション・チューニングとは？

インストラクション・チューニングは、人工知能（AI）の分野で大規模言語モデル（LLM）の能力を向上させるための技術です。これは、インストラクション（指示）とレスポンス（応答）のペアからなるデータセットで、事前学習済みの言語モデルをファインチューニングする手法です。目的は、モデルが人間の指示をより適切に理解し従えるように訓練し、単なるテキスト予測能力とユーザーが求める具体的なタスクの実行能力とのギャップを埋めることにあります。

本質的には、インストラクション・チューニングは、事前学習で獲得したパターンに基づいて一貫したテキストを生成するだけでなく、与えられた指示に沿った出力を生み出すようモデルを調整します。これにより、実際の利用シーンでユーザーの指示に正確に従うことが求められる場合にも、モデルがよりインタラクティブかつ実用的に活用できるようになります。

インストラクション・チューニングの活用方法

インストラクション・チューニングは、言語モデルの初期の事前学習（大量のラベル無しテキストから文脈を学び、次の単語を予測する学習）が完了した後に適用されます。事前学習によって言語の構造や一般的な知識は身につきますが、特定の指示や明確なタスク実行能力は十分に備わりません。

この課題を解決するため、インストラクション・チューニングでは、厳選した指示とその出力のペアからなるデータセットを使ってモデルをさらに訓練します。これらのデータセットは、ユーザーが求める多様なタスクや指示を網羅するよう設計されています。これにより、モデルは指示を正しく解釈し、適切な応答を生成できるようになります。

インストラクション・チューニングの主なステップ

1. データセットの作成:
   多様なインストラクション-レスポンス ペアを含むデータセットを構築します。指示内容は翻訳、要約、質問応答、テキスト生成など多岐にわたります。

2. ファインチューニングプロセス:
   教師あり学習を用いて、事前学習済みモデルをこのデータセットで訓練します。モデルは、生成した出力とデータセット内の期待される応答との差を最小限にするようパラメータを調整します。

3. 評価と反復:
   学習データに含まれていない検証タスクでモデルの性能を評価し、新しい指示にも柔軟に対応できるか確認します。必要に応じてデータセットや学習プロセスを繰り返し、性能を向上させます。

インストラクション・チューニングの具体例

• 言語翻訳:
  「次の文をフランス語に翻訳してください」といった指示に基づき、ある言語から別の言語にテキストを翻訳するモデルをトレーニング。

• 要約:
  「この気候変動に関する記事の要点をまとめてください」などの指示に従い、長文記事を要約するモデルをファインチューニング。

• 質問応答:
  「与えられた文脈に基づいて次の質問に答えてください」といった指示で、質問への回答を行うモデルの実現。

• スタイル指定付きテキスト生成:
  「以下の段落をフォーマルな学術スタイルで書き直してください」等、特定の文体やトーンで文章を生成するようモデルを調整。

インストラクション・チューニングに関する研究

インストラクション・チューニングは、多言語対応や大規模言語モデル（LLM）の実用性を多様な言語環境で高めるための重要な技術として注目されています。近年の研究では、このアプローチの可能性と課題について多角的に検討されています。

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Alexander Arno Weber ほか（2024年）
この研究では、多言語事前学習済みLLMをさまざまな言語で効果的なアシスタントとして機能させるための適応について検証しています。多言語モデルを複数言語のデータセットでインストラクション・チューニングし、インド・ヨーロッパ語族を中心に体系的な分析を行いました。その結果、平行コーパスによるインストラクション・チューニングは最大9.9%のクロスリンガル指示追従能力向上をもたらし、Superficial Alignment Hypothesis に異議を唱えています。また、多言語モデルには大規模なインストラクション・チューニング データセットが必要であることも示唆しています。さらに、マルチリンガルなチャットシナリオにおいて、人間とGPT-4による評価の整合性を確認するためのアノテーション調査も実施されました。
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2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Patrick Haller ほか（2023年）
この研究は、インストラクション・チューニングされたLLMに内在するバイアスについて調査しています。特定の人口統計的影響（政治的・地理的バイアスなど）を持つデータで訓練されたモデルに反映されるバイアスに対し、抑制ではなく明示的に可視化・透明化するアプローチを提案しています。OpinionGPTというウェブアプリケーションを通じて、さまざまなバイアスに基づく応答を比較・探索できる仕組みを構築。このために多様なバイアスを反映したインストラクション・チューニングコーパスを作成し、LLMにおけるバイアスのより深い理解へとつなげています。
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