25. Week 3概要：いよいよ実践！最初のLLMをend-to-endでファインチューニングしよう
Week 1と2で、たくさんの理論を学んできましたね！アーキテクチャ、ベンチマーク、トークン化、LoRA、量子化、そしてLLMがどうやって学習するかという基礎知識を積み重ねてきました。
でも、やっぱり「理論だけじゃなくて、実際にやってみたい！」と思いますよね。
今週は、その願いが叶います！
Week 3では、ベースモデルを取り、実際のデータセットでファインチューニングし、特定のタスクで測定可能に改善されるのを見ていきます。
これはおもちゃの例ではありません。プロダクションMLチームが依存しているのと同じツール、ワークフロー、インフラストラクチャを使用するんです。Colabでシンプルに始めて、再現可能な設定駆動パイプラインでクラウドGPUにスケールします。
週末までに、最初のモデルをファインチューニングし、実験を適切に追跡し、ノートブックプロトタイピングからスケーラブルなトレーニング実行への移行方法を正確に理解できるようになりますよ！
今週達成すること
今週のストーリーはシンプルです。ベースモデルを取り、改善し、それを証明する。
具体的には、こんな流れで進みます：
- Samsum要約データセットでベースモデルを評価
- 異なる手法を使用してファインチューニング
- ROUGEスコア（要約品質を測る標準的なメトリック）を比較
- プロフェッショナルグレードのクラウドGPUにワークフローをスケール
最後には、完全で再現可能なファインチューニングパイプラインを持つことになります。しかも、任意のモデルやタスクに再利用できるものです！
また、数学推論データセットGSM8Kでファインチューニングを試みた際に何が起こったかも簡単に見て、そのタスクが単純な教師ありファインチューニングを超えるものを必要とした理由を理解します。
タスク：モデルに会話要約を教える
今週使うのは、SAMSumというデータセットです。これは、短いメッセンジャーのような対話と人間が書いた要約のペアが集まったデータセットなんです。
なぜSAMSumがファインチューニングに最適？
1. 現実的
チャットやカスタマーサポートシナリオで人々が実際に会話する方法を反映しています。実用的なんですね。
2. コンパクト
高速なファインチューニング実行に十分小さいけど、改善を示すのに十分大きいサイズです。学習に最適なバランスなんです。
3. ROUGEで評価
モデルと参照要約間の重複を測定する標準的な要約メトリックで評価できます。つまり、客観的に「どれくらい良くなったか」が数字でわかるんです。
具体的な流れ
Llama 3.2 1Bのようなベースモデルから始めます。まずベースライン要約品質を評価し、それから、より簡潔で関連性の高い要約を生成するようにファインチューニングします。
最後には、読み方だけでなく、測定可能なROUGEスコアでも定量的に優れたモデルを持つことになります。数字で改善が見えるって、すごく達成感がありますよね！
Week 3ロードマップ：7つのレッスン
今週の学習の流れを見てみましょう。
Lesson 1：データセット選択とベースライン評価
データセットをロードし、ベースライン評価を実行し、ターゲットメトリックを記録します。ここがすべての出発点です！
Lesson 2：フロンティアLLMのファインチューニング（OpenAI）
OpenAI APIを通じてマネージドファインチューニングを試して、高速でホストされたワークフローを見ます。「こんなに簡単なんだ！」と驚くかもしれません。
Lesson 3：完全なQLoRAトレーニングパイプライン（SAMSum）
QLoRAを使用してSamsumでオープンウェイトモデルをend-to-endでファインチューニングし、トレーニング損失とROUGE改善を監視します。ここがメインイベントです！
Lesson 4：RunPod紹介
RunPodクラウドGPUをセットアップして、リソース制限を減らしてより速くトレーニングします。クラウドの力を借りる時が来ました！
Lesson 5：実験追跡と再現性（Weights & Biases）
Weights & Biasesを統合して、再現性のためにメトリックとアーティファクトをログに記録します。プロのMLエンジニアはこうやって実験を管理するんです。
Lesson 6：RunPod End-to-Endファインチューニングと実験
設定と実験追跡を使用して、完全なファインチューニングパイプラインをリモートで実行します。すべてが一つにまとまる瞬間です！
Lesson 7：DeepSpeed ZEROによるマルチGPUトレーニング（オプション）
単一GPUを超えてスケールし、分散ファインチューニングがどのように機能するかを見ます。さらに上を目指したい人向けです。
今週の3つの重要なシフト
Week 3では、3つの大きな転換があります。
1. 理論から実践へ
ファインチューニングについて学ぶことから実際に行うことへと移行します。実際のパフォーマンス改善を見るんです！
これまでは「こういう仕組みだよ」という話でしたが、今週は「実際にやってみて、結果を見よう」というステップです。
2. ノートブックからインフラストラクチャへ
ColabからクラウドGPUと設定駆動パイプラインへと移行し、実際のプロダクションワークフローを反映します。
個人のノートブックで試すのは楽しいですが、実際の仕事ではもっと強力なインフラが必要です。その世界に足を踏み入れるんですね。
3. 「動く」から「再現可能」へ
実験を追跡し、結果をバージョン管理し、プロセスを文書化します。これがプロフェッショナルMLエンジニアの習慣です。
「なんとか動いた！」だけじゃなく、「誰でも同じ結果を再現できる」レベルを目指します。これが本当の意味でのエンジニアリングなんです。
ペーシングについての重要な注意
正直に言います。今週は、最も実践的な週です。
バグ、依存関係の競合、GPUメモリエラーを予期してください。でも、それらは仕事の一部なんです。
次のような問題に直面するかもしれません：
- CUDAメモリ不足の問題：「あれ、メモリが足りない！」
- ライブラリバージョンの不一致：「さっきまで動いてたのに…」
- YAML設定ミス：「どこが間違ってるの？」
- RunPodセットアップの癖や認証の問題：「ログインできない…」
でも、心配しないでください。それは正常です！
トラブルシューティングはLLMエンジニアリングの核心です。各修正があなたの理解を深めます。
問題に直面したときのアドバイス
何かが壊れたら：
- ゆっくりとエラーを注意深く読む：エラーメッセージはヒントの宝庫です
- ドキュメントを確認する：公式ドキュメントは友達です
- GitHubの問題をチェック：同じ問題に直面した人がいるかも
- パラメータを試してみる：実験しながら学びましょう
パターンを認識し始めると、それが仕事が自然に感じられるようになる時です。「あ、このエラー見たことある！」って思えるようになったら、成長している証拠ですよ。
Week 3で身につくマインドセット
理論を学ぶのと、実践するのは違います。
理論では「こうすればうまくいく」と習いますが、実践では「なぜうまくいかないんだ？」と悩むことが多いんです。
でも、それこそが本当の学びなんです。
チュートリアルフォロワーは、誰かが書いたコードをそのまま実行します。でも実際のエンジニアは、問題に直面したときに自分で解決策を見つけます。
今週は、あなたをチュートリアルフォロワーから実際のエンジニアに変える週です。
困難な部分を乗り越えることで、本当の力がつくんです。
次のステップ
Lesson 1では、ベースラインを確立します。
- Llama 3.2 1Bをロード
- SAMSumで評価
- ベースラインROUGEパフォーマンスを記録
それがあなたの出発点です。週の残りは、これらの要約をより鋭く、短く、正確にすることについてです。
準備はいいですか？それでは、始めましょう！
理論を実践に変える時が来ました。あなたの最初の完全なファインチューニングジャーニーが、今、始まります！
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