24. Week 2の学習チェック！教師ありファインチューニングの基礎を確認しよう

ここまで、Week 2でたくさんのことを学んできましたね！データ型、量子化、LoRA、QLoRAと、AIモデルのファインチューニングに必要な重要な技術をカバーしてきました。

でも、「本当に理解できているかな？」と不安になることもありますよね。そんなときこそ、知識チェックの出番です！

この記事では、Week 2で学んだ内容を振り返りながら、どんなポイントを確認すべきかをまとめます。実際のクイズに挑戦する前に、この記事で復習しておくとスムーズですよ！

クイズの内容：何が問われる？

Week 2のクイズは、約6～8分で完了する多肢選択形式です。即座にフィードバックがもらえるので、どこが理解できていて、どこが弱点なのかがすぐわかります。

主に次のような内容が問われます：

1. トレーニング基礎と損失計算

AIモデルがどうやって学習するのか、その基本的な仕組みを理解していますか？

• 損失関数って何？どうやってモデルの間違いを測定するの？
• 勾配降下法ってどういう仕組み？
• モデルはどうやって少しずつ賢くなっていくの？

これらの基礎的な概念を押さえておくことが、ファインチューニング全体を理解する土台になります。

2. トークン化とマスキングのメカニクス

テキストをAIモデルが理解できる形に変換する「トークン化」と、学習すべき部分を指定する「マスキング」について学びました。

• トークン化はどうやって行われる？単語とトークンの違いは？
• パディングって何のためにあるの？
• マスキングでどうやって「ここは学習しない」と指定するの？
• アシスタントオンリーマスキングって何が特別なの？

これらの技術は、モデルに「何を学ぶべきか」を正確に伝えるための重要な仕組みです。

3. 量子化とメモリ最適化

前回の記事で学んだ、モデルを小さくする技術についてです。

• 量子化はどうやってメモリを節約するの？
• FP32、FP16、BF16、INT8、INT4それぞれの違いは？
• ダブル量子化って何？どれくらいメモリが節約できる？
• NF4がニューラルネットワークに最適な理由は？

数字と専門用語が多いので、ここはしっかり復習しておきたいところですね。

4. LoRAとParameter-Efficient Fine-Tuning

最近学んだばかりの、効率的なファインチューニング手法です。

• LoRAはどうやってパラメータを削減するの？
• 低ランク分解って何？
• QLoRAはLoRAと何が違う？
• ハイパーパラメータ（ランク、アルファ、ターゲットモジュール）の意味は？
• どんなときにLoRAを使って、どんなときにQLoRAを使うべき？

この部分は実践的で、実際にファインチューニングするときに必ず必要になる知識です。

5. トレーニング技術とベストプラクティス

最後に、実際にトレーニングするときのコツやベストプラクティスについてです。

• 小さなデータセットでの過学習を防ぐには？
• メモリ不足になったらどうする？
• ハイパーパラメータの調整はどう進めるべき？

これは、理論だけでなく実践経験から得られる知識も含まれます。

クイズに合格するには

クイズに合格するには、80%以上のスコアが必要です。

もし初回で80%に届かなくても心配いりません！結果画面では、どのトピックで間違えたかが表示されるので、そこを重点的に復習して再挑戦すればOKです。

繰り返し挑戦することで、確実に理解が深まっていきますよ。

Week 2の重要ポイントをおさらい

クイズに挑む前に、Week 2で学んだ重要ポイントを簡単におさらいしておきましょう。

データ型の選択

• FP32：最も正確だけど重い（訓練時の標準）
• BF16：現代のデフォルト（安定性と効率のバランス）
• FP16：速いけど範囲が狭い（推論向け）
• INT8/INT4：推論用の圧縮形式

量子化の仕組み

• 浮動小数点を整数にマッピングする技術
• スケールとゼロポイントが重要
• ブロックワイズ量子化で外れ値問題を解決
• ダブル量子化でさらに10～15%節約

LoRAの核心

• 元の重みを凍結し、小さなアダプターを追加
• 低ランク分解でパラメータを99%以上削減
• r=8、α=16がほとんどのタスクで有効
• q_proj、v_projをターゲットにするのが基本

QLoRAの魔法

• LoRA + 4ビット量子化
• NF4でニューラルネットワーク専用最適化
• ダブル量子化でメタデータも圧縮
• ページドオプティマイザでメモリを自動管理

次のステップ：Week 3へ

クイズに合格したら、Week 3に進む準備ができたということです！

Week 3では、これまで学んだ理論をすべて統合して、実際のプロジェクトに取り組みます。データセットの準備から、モデルの訓練、評価まで、エンドツーエンドのファインチューニングを実践します。

理論だけでなく、実際に手を動かして学ぶフェーズに入るんです。楽しみですね！

まとめ

Week 2では、ファインチューニングの「構成要素」をすべて学びました。データ型、量子化、LoRA、QLoRAといった技術は、すべてパズルのピースのようなもの。これらを組み合わせることで、限られたリソースでも大規模なAIモデルをカスタマイズできるようになります。

クイズは単なるテストではなく、自分の理解度を確認して、弱点を補強するための道具です。焦らず、じっくり取り組んでみてください。

もし80%に届かなくても、何度でも挑戦できます。大事なのは、すべてのトピックをしっかり理解して、Week 3に進むことです。

それでは、準備ができたらクイズに挑戦してみましょう！あなたの学習の成果を確認する時間です。頑張ってくださいね！