ファインチューニングのデメリット7選｜メリットや他の手法を踏まえた最良の道とは？

生成AIは強力な機能を持っていますが、その一方で導入には様々な課題もあります。ファインチューニングは一般的に手間がかかり、コストもかかるといわれています。

しかし、適切に活用すれば生成AIの性能を大きく引き上げることができるのも事実です。ファインチューニングのメリットとデメリットを理解し、自社にとって最適な活用方法を見つけることが重要です。

そこで今回は、ファインチューニングのデメリットと、それを踏まえた最良の活用方法について解説します。活用を検討している企業の方は、ぜひ本記事を参考にしてください。生成AIの導入を成功させるためのヒントが見つかるはずです。

ファインチューニングの意義

事前学習済みの大規模言語モデル（LLM）に追加学習を施すファインチューニングは、生成AIの回答精度を向上させる手法です。この技術は、汎用的な知識を持つAIモデルを特定のタスクや分野に特化させることで、より正確で適切な回答を生成することを可能にします。

その意義は、既存のモデルの能力を活かしつつ、新たな知識や特定のコンテキストを学習させることにあります。この学習で指向性を与えた結果として、特有の言い回しや概念を理解し、より求める回答を得られるようにできます。

しかし、ここで問題となるのがファインチューニングにおけるデメリットの存在です。では、どのようなデメリットがあるのか、次項で詳しく解説します。

ファインチューニングにおける7つのデメリット

ファインチューニング（Fine-tuning）には、以下に挙げた7つのデメリットがあります。

• 開発環境の構築と実施にコストがかかる

• データセット（量と質）が必要になる

• 学習内容に過剰反応する可能性がある

• ハイパーパラメータの選択が難しい

• 何度も微調整が必要となる

• LLMのアップデートで再学習を求められる

• 回答の精度は大きく変わらない

開発環境の構築と実施にコストがかかる

ファインチューニングを実施する際、開発環境の構築と実施には予想以上のコストがかかります。例えば、GPT-3.5-turboモデルを使用する場合、トレーニング費用として少なくとも1Mトークンあたり$8が必要となります。

この金額は単なる開始点に過ぎず、大規模なプロジェクトや複雑なタスクでは、再学習や複数モデルの構築で費用が膨らみます。また、学習させる分だけデータも用意・クレンジングしなければならず、学ばせれば終わりというものにはなりません。

データセット（量と質）が必要になる

先に触れたように、ファインチューニングによるモデルの学習には、質の高いデータセットが不可欠です。OpenAIのモデルにおいて、公式で推奨されているのは最低でも50〜100個のデータが必要となります。

とはいえ、最小限の要件に過ぎず、タスクの複雑さや求める精度に応じてさらに多くのデータを必要とする場合がほとんどです。データの収集、クリーニング、ラベリングに加えて、データの偏りや不完全性の考慮等、モデルの性能に直接影響を与えるデータセットの品質管理は極めて重要です。

また、特定の分野や専門的なタスクに対応するデータセットの作成は、さらに困難を伴います。専門知識を持つ人材の協力が必要となり、データの機密性や法的制約にも配慮しなければならないでしょう。

学習内容に過剰反応する可能性がある

モデルの学習過程で、意図せずに特定のパターンや情報に過度に反応してしまう「過学習」の問題が発生する可能性もあります。簡単にいうと、モデルが学習データに対して過剰に適応し、新しいデータや一般的な状況に対して柔軟に対応できなくなる現象です。

例えば、特定の業界用語や専門的な表現に対して過度に敏感になる、学習データに含まれる偏りや特殊なケースを過度に一般化してバイアスがかかるなどです。特に、センシティブな分野や正確性が重要視される領域では、この過剰反応が深刻な結果を招くこともあります。

過学習を防ぐためには、適切なデータの選択、正則化技術の適用、クロスバリデーションの実施など、複雑な対策が必要です。この対策は、AIプロジェクトの複雑性を増し、開発時間とコストを増加させる要因ともなります。

ハイパーパラメータの選択が難しい

ハイパーパラメータ（Hyperparameter）の選択は、非常に複雑で時間のかかるプロセスです。適切なハイパーパラメータを見つけるためには、様々な方法を駆使し、ベストな組み合わせを探る必要があります。

この過程では、学習率、バッチサイズ、エポック数、ネットワーク構造など、多数のパラメータを調整する必要があります。各パラメータは互いに影響し合うため、1つの変更が全体のパフォーマンスに影響を与えるものだと考えましょう。

そして、最適なハイパーパラメータの組み合わせは、タスクやデータセットごとに異なるため、汎用的な解決策は存在しません。そのため、各プロジェクトで新たに探索と調整を行う必要があり、これには膨大な計算リソースと時間が必要となります。

この専門性の要求は多くの組織にとって大きな障壁となり、外部の専門家に依存せざるを得ない状況を生み出すこともデメリットと言えるのです。

何度も微調整が必要となる

そして、AIモデルの開発は、一度の調整で完了するものではありません。多くの場合、繰り返しの微調整が必要となり、これは時間とリソースを大きく消費する要因となります。

例えば、初期の学習結果が期待に沿わない場合、データセットの見直し、ハイパーパラメータの再調整、モデルアーキテクチャの変更など、様々な角度からの改善が必要です。この過程は試行錯誤の連続であり、各調整後にモデルの性能を評価し、新たな問題点の特定を繰り返します。

さらに、モデルが特定のタスクで良好な性能を示しても、別のタスクや新しいデータに対して十分な汎化能力を持たない場合も少なくありません。また、教師あり学習やRAG（Retrieval-Augmented Generation）など、他の手法がより適している場合もあります。

こうした継続的な微調整の必要性は、プロジェクトの予算管理や納期設定を困難にし、AIの実用化に向けた大きな障壁となります。

LLMのアップデートで再学習を求められる

大規模言語モデル（LLM）が頻繁にアップデートされることは、AIの進化において重要ですが、同時に大きな課題も生み出します。LLMがアップデートされると、以前に行った学習内容を新しいバージョンに引き継げないという問題が発生するからです。

この課題は、これまで使っていたモデルを作り直す、という単純なものではありません。新しいモデルの特性に合わせて、データの再収集、前処理、モデルの再トレーニングなど、再度最適化を行う必要があるということです。

さらに、以前の学習アプローチやハイパーパラメータの設定が新しいモデルに適さない場合、さらなる試行錯誤と調整も必要です。結果、継続的なメンテナンスコストを大幅に増加させ、人材やリソースの確保も、組織にとって大きな負担となることもあります。

回答の精度は大きく変わらない

最後にお伝えしたいのが、学習を施したモデルの回答精度は、ファインチューニングだけでそう簡単に改善しないということです。主に、モデルに特定の指向性を持たせることを目的としており、あくまでもその根幹には既存の汎用モデルが存在します。

この限界は、特に高度な専門知識や複雑な判断を要する分野で顕著です。例えば、医療診断や法律相談など、専門家の年月をかけた経験と深い洞察が必要な領域では、学習を重ねても人間の専門家に匹敵する精度を達成することは極めて困難です。

ファインチューニングを厳しくいうと、既存能力の上に特定の知識や表現スタイルを付加するものであり、モデルの根本的な理解力や創造性を大幅に向上させるものではありません。このことから、RAGといった別の手法を取るケースがほとんどです。

ここまでお伝えしたデメリットを踏まえて、ファインチューニング以外の手法を考慮したAIの導入を検討されている方に向けて、弊社ではこれまでのノウハウとナレッジから、御社に適切なAIソリューションをご提案いたします。

• AIをどの業務に導入できるのか分からない。

• 社内での投資対効果の説明が難しい。

• AIに知見をもったエンジニアがいない。

上記に1つでも当てはまったら、ぜひAIコンサルティングをご活用ください。

ファインチューニングを行うのにメリットはある？

ファインチューニングを行うメリットは、以下の4つが代表的です。

• タスク特化の性能（指向性）向上

• 既存基盤（ChatGPT）を使うことによるコスト削減

• 応用性の高い手軽さ

• 計算効率の向上

とはいえ、すでに冒頭で伝えたとおり、このメリットを享受するためには、適切なデータセットの準備や、ファインチューニングのプロセス等、デメリットを知った上で実行する技術力が必要です。

ファインチューニングが必ずしも最適解ではない

ファインチューニングは確かに効率的なソリューションですが、それが常に最適な解決策というわけではありません。

まず、ファインチューニングの主な限界の1つは、自社特有のルールや知識を完全に組み込むことが難しい点です。また、データの質と量が不十分な場合、ファインチューニングの効果は限定的になり、場合によっては過学習（Overfitting,オーバーフィッティング）のリスクも高まります。

この限界を考慮すると、ファインチューニング以外の手法を検討することも重要です。例えば、Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、外部の知識ベースの活用によって、常に最新の情報を参照しながら回答を生成できます。頻繁に更新が必要な情報を扱う場合、特に有効です。

企業の具体的なニーズ、利用可能なデータ、求められる精度や柔軟性などを総合的に評価し、場合によっては複数の手法を組み合わせることで、最適なソリューションを見出しましょう。

ファインチューニング・RAG・転移学習を比較

AIの活用方法を検討する際、ファインチューニング、Retrieval-Augmented Generation (RAG)、転移学習の3つの手法は特に注目されています。この手法はそれぞれ異なる特徴と適用場面を持っており、適切な選択が企業のAI戦略の成功を左右するものです。

以下の表で、この手法を主要な観点から比較してみましょう。

弊社へご相談いただく実際の企業の現場では、RAGを採用するケースが多くなっています。

その理由は、RAGが比較的低コストで迅速に導入でき、かつ常に最新の情報を反映できる柔軟性を持っているからです。例えば、頻繁に更新される製品情報や、日々変化する市場動向を扱う必要がある場合、RAGは非常に効果的です。

とはいえ、どの手法を選択するかは、企業の具体的なニーズ、利用可能なリソース、求められる精度や更新頻度などを総合的に評価しなければなりません。少しでも迷ったら、ぜひAIコンサルティングをご活用ください。

ChatGPTなど生成AIでファインチューニングを行うために必要なこと

ChatGPTなど生成AIでファインチューニングを行うために必要なことは、以下の2つです。

• 高度なスキルを有するエンジニアを確保する

• メンテナンスやアップデートの計画を立てる

高度なスキルを有するエンジニアを確保する

ファインチューニングを成功させるためには、高度なスキルを持つエンジニアの確保が不可欠です。過学習を防ぐだけでなく、モデルの性能を最大限に引き出すためにも大切なことです。

1. データの品質評価と前処理

2. モデルアーキテクチャの最適化

3. ハイパーパラメータの調整

4. 学習率スケジューリングの設計

5. 転移学習技術の適用

6. 性能評価指標の選択と解釈

このタスクを適切に遂行するには、単なるプログラミングスキルだけでなく、統計学、線形代数、最適化理論などの数学的基礎も必要です。さらに、最新の研究論文や技術動向を常にフォローし、新しい手法を迅速に取り入れる能力も求められます。

しかし、このような高度なスキルを持つエンジニアの確保は難しいのが実情です。AI人材の需要が高まる中、優秀なエンジニアの獲得競争は激化しています。

そのため、企業は継続的な教育プログラムの提供や、魅力的な職場環境の整備など、人材育成と定着に向けた戦略的な取り組みが必要です。だからこそ、外部ベンダーという選択肢も近年では求められているわけです。

メンテナンスやアップデートの計画を立てる

ファインチューニングされた生成AIモデルのメンテナンスとアップデート計画の立案は、データの陳腐化、新しい言語表現の出現、または業界トレンドの変化などで求められます。

また、生成AI技術は急速に進歩しており、新しいアルゴリズムや学習手法が次々と登場しています。この最新技術を取り入れることで、モデルの性能を大幅に向上させることができます。

この計画の立案と実行は、ファインチューニングされた生成AIモデルの長期的な価値と信頼性を確保するための取り組みです。単なる技術的な作業ではなく、ビジネス戦略の重要な一部として位置づける必要があるでしょう。

ファインチューニングのデメリットに関するFAQ

ファインチューニングのデメリットに関する質問へ回答します。

• ファインチューニングの問題点は？

• ChatGPTのファインチューニングのデメリットは？

• LLMにおけるファインチューニングのデメリットは？

ファインチューニングの問題点は？

ファインチューニングの最大の問題点は、追加データとの相性が悪い場合、学習済みモデルが過剰な反応を示す可能性があることです。追加データとモデルの相性が悪いと、モデルが新しい情報を適切に統合できず、むしろ偏った学習をしてしまうからです。

対策を講じて、正しく運用するには専門的な知識と経験が必要であり、多くの企業にとっては大きな課題となっています。

ChatGPTのファインチューニングのデメリットは？

ChatGPTのファインチューニングにおける最大のデメリットは、大量のクオリティの高い学習データ量が必要となることです。少量のデータでは、モデルの既存の知識を上書きするほど影響力がなく、期待する性能向上が得られません。

ChatGPTのファインチューニングは効率的なソリューションですが、その効果的な活用には十分な準備と戦略が必要です。

LLMにおけるファインチューニングのデメリットは？

LLM（大規模言語モデル）におけるファインチューニングの主要なデメリットは、学習データの質や量によっては、過学習や汎化性能の低下が懸念されることです。

1. データの偏り。

2. データ量の不足

3. ノイズの影響

など、多方面から見極めて、適切なデータの用意と構築が求められます。

まとめ

ファインチューニングでは、高度な専門知識、質の高いデータセット、そして継続的なメンテナンスが求められる一方で、過学習のリスクや限定的な精度向上など、様々な課題も存在します。

企業がAIを効果的に活用するためには、ファインチューニングだけでなく、RAGや転移学習などの代替手法も含めた総合的なアプローチが重要です。

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• 社内での投資対効果の説明が難しい。

• AIに知見をもったエンジニアがいない。

上記に1つでも当てはまったら、ぜひAIコンサルティングをご活用ください。