シリーズのご紹介
ファインチューニング LLM: AI チューニングの技術 は、ファインチューニング (独自のドメイン、タスク、またはブランドの声に合わせて大規模な言語モデルを微調整するテクニック) を深く理解して実践するのに役立つコースです。
🎯 このコースで回答する主な質問:
- 微調整が必要になるのはどのような場合ですか? RAG をいつ使用するか?この 2 つをいつ組み合わせるか?
- ファインチューンの費用はいくらですか? ROIはどうですか？
- 微調整されたモデルを科学的に評価するにはどうすればよいですか?
- 本番環境を効果的に展開するにはどうすればよいですか?
何を学ぶのですか?
パート 1: 概要と戦略
- レッスン 1: 微調整とは何ですか?意思決定の枠組み: 即時エンジニアリング → RAG → 微調整
- レッスン 2: 微調整と RAG — 最大の議論、実践的な決定チェックリスト
- レッスン 3: コストの微調整 — 詳細な価格表、ROI 計算ツール、予算計画
パート 2: データの準備
- レッスン 4: データセットの収集と設計: JSONL 形式、合成データ、質と量
- レッスン 5: データのクリーニングと拡張: パイプラインのクリーニング、トークン化、分割戦略
パート 3: Google Gemini / Vertex AI での微調整
- レッスン 6: Vertex AI のセットアップ: プロジェクト、IAM、請求、価格の内訳
- レッスン 7: Gemini Flash の段階的な微調整: データのアップロード → トレーニング → デプロイ → テスト
- レッスン 8: 上級:蒸留、ハイパーパラメーターの最適化、マルチタスクの調整
パート 4: OpenAI とオープンソースの微調整
- レッスン 9: OpenAI GPT-4o-mini の微調整: API ワークフロー、Gemini との比較
- レッスン 10: LoRA と QLoRA: Google Colab でオープンソース モデルを無料で微調整する
パート 5: モデルの評価 — メソッドとメトリクス
- レッスン 11: メトリクス: Perplexity、BLEU、ROUGE、BERTScore — いつ何を使用するか
- レッスン 12: 裁判官としての LLM と人間の評価 — 多次元の評価
- レッスン 13: 評価パイプライン: ゴールデン テスト セット、CI/CD、A/B テスト、レッド チーム化
パート 6: 本番環境とベスト プラクティス
- レッスン 14: デプロイ: Vertex AI エンドポイント、vLLM、マルチアダプター サービング
- レッスン 15: よくある落とし穴: 壊滅的な忘却、過剰適合、トラブルシューティング
- レッスン 16: Capstone: 実際のユースケースに合わせてエンドツーエンドを微調整する
コースの特徴
| トピックス | コンテンツ |
|---|---|
| 🔥 Google Gemini フォーカス | Vertex AI — 最も強力なプラットフォーム 2025 ～ 2026 に関する 3 つの個別の記事 |
| 💰 実際の費用 | 価格表、ROI 計算ツール、コストの最適化 — 単なる理論ではありません |
| 📊 科学的評価 | 評価に関する記事 3 件 — BLEU、ROUGE、LLM-as-Judge、Human Eval |
| 🤔 微調整 vs RAG | 完全な意思決定フレームワーク、ケーススタディ、ハイブリッド アプローチ |
| 🔧 マルチプラットフォーム | Google Gemini + OpenAI + LoRA/QLoRA オープンソース |
| 🚀 実稼働準備完了 | 導入、モニタリング、A/B テスト、ドリフト検出 |
入力が必要です
- 中級 Python (非同期/待機、ファイル I/O、JSON 処理)
- LLM の基本的な理解 (プロンプト エンジニアリング、API 呼び出しについての知識)
- Google Cloud アカウント (コース全体に十分な無料トライアル $300 クレジット)
- OpenAI アカウント (レッスン 9 用)
- Google Colab (レッスン 10 — 無料)
使用したツール
Python 3.11+ | Ngôn ngữ chính
Google Cloud / Vertex AI | Fine-tune Gemini models
OpenAI API | Fine-tune GPT-4o-mini
Hugging Face | Transformers, PEFT, datasets
Unsloth / Axolotl | Optimized LoRA training
Weights & Biases | Experiment tracking
Google Colab | Free GPU cho hands-on
BERTScore / ROUGE | Evaluation metrics
LangSmith | LLM-as-a-Judge pipeline
3 つの AI シリーズを比較
| AI&LLMシリーズ | AI エージェントを構築する | LLM の微調整 | |
|---|---|---|---|
| 焦点 | LLM 理論 | ビルドエージェント | モデルをリファインする |
| オブジェクト | 初心者 | 基本的な LLM を理解する | 基本的な LLM を理解する |
| 出力 | LLM を理解する | ポートフォリオエージェント | カスタム AI モデル |
| テクノロジー | PyTorch、トランスフォーマー | ランググラフ、CrewAI | 頂点 AI、LoRA |
| 難易度 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |