GPT-3.5 Turboの微調整機能はGPT-4以上？その役目や効果を解説

GPT-3.5 Turboの微調整機能

ChatGPT開発元の米国OpenAI社は現地時間の8月22日に、同社の大規模言語モデル「GPT-3.5 Turbo」の微調整（Fine-tuning）機能を公開しました。この機能によって、利用者は独自のデータを用いて、モデルの最適化やカスタマイズが可能になり、より高いパフォーマンスを得られるようになっています。

また、特定のタスクではGPT-4以上の性能を発揮したとの報告も上がっており、2023年秋にGPT-4にも適用される予定です。

この記事では、ChatGPT3.5 Turboに新たに搭載された微調整機能によって何が変わるのか、メリットとデメリット、微調整の手順、今後の展望と可能性について解説をしていきます。

【参考】：ChatGPT | OpenAI 【参考】：GPT-3.5 Turbo fine-tuning and API updates| OpenAI

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大規模言語モデルとは

大規模言語モデル（Large Language Models：通称LLM）は、大量のデータセット及びディープラーニング技術を駆使して構築された、自然言語処理モデルのことを指します。

大規模言語モデルでは、一般的な自然言語モデルと比較して、計算量、データ量、パラメータ数（ディープラーニング特有の係数の集合体）の3つの要素が巨大化されている点が特徴です。

ChatGPTは、このLLMに大量のテキストデータを学習させ、まるで人間が発したような自然な言葉や文章を生成できる自然言語処理機能を用いた仕組みです。

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GPT-3.5 Turboとは

GPTとは「Generative Pretrained Transformer」の略で、米OpenAI社が開発した自然言語AIシリーズの名称として使われています。

GPT-3.5はChatGPTで使われている言語モデルのバージョンです。GPT-3.5はGPT-3と最新のGPT-4の間に位置し、自動翻訳や文章作成、質問応答などの多様なタスクに対応できるよう設計されています。

GPT-3.5 Turboは、OpenAIのGPT-3.5モデルの最新バージョンである「gpt-3.5-turbo-0613」に由来しています。このTurboバージョンは、従来のバージョンよりも高速化されており、新しい機能として関数呼び出しが追加されています。

またGPTの最新バージョンであるGPT-4は、ChatGPT PlusやChatGPT Enterpriseなどの有償サービスでは利用できますが、無償提供されているChatGPTではGPT-3.5が使われています。

【参考】：GPT-35-Turboの操作方法 - Azure OpenAI Service | Microsoft Learn

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GPT-3.5 Turboの微調整とは何か？

GPT-3.5 Turboの微調整機能は、GPT-3.5 TurboのAPIを利用している開発者向けに提供される機能です。これによって何が変わるのかを見ていきましょう。

微調整によって何が変わる？

GPT-3.5 Turboに新たに搭載された微調整機能を利用することで、開発者は特定のユースケースやタスクに合わせて、モデルの微調整やカスタマイズが行えるようになります。

これにより、出力フォーマットに一貫性を持たせる、特定言語による応答を固定する、特定自社ブランドのトーンに合わせる、要件に合わせた回答結果を得るといった調整が行えるようになります。

微調整機能のユースケース

微調整機能のユースケースについて整理すると、以下の通りとなります。

▪操作性向上 モデルが指示通りに動き、期待する結果に近づく可能性が高くなります。例えば、日本語のプロンプトには日本語で応答する、不要な長い出力を削る、といった形で操作性を向上することができます。

▪出力フォーマットの一貫性 一貫した応答によって、利用者からの出力フォーマットに対する信頼性を高めることができます。

▪出力トーンの調整 モデルの出力トーンを調整することができ、自社プランドにトーンを合わせることで、ブランドイメージのアップにつなげることができます。

安全性やセキュリティ面の改善

モデルの安全性確保のために、微調整機能を用いたプロセスにおいては、すべてのトレーニングデータはOpenAIのモデレーション機能を通じた細心の精査を受け、安全性を損なうコンテンツはフィルタリングされます。

また、微調整に使用したデータは顧客の所有物として、OpenAIがそのデータをモデルのトレーニングに使用できないようセキュリティ面の配慮がなされています。

コスト面

ここまで述べたように、良いこと尽くめの微調整機能に思えますが、注意すべき点があります。それは新たなコストの発生です。仮にモデルのトレーニングに1,000トークン（1,000語）を利用すると、約1.17円のコストが課金されます。

例えば、10万トークンの学習データを1回分学習させると、コストは0.8ドル（約120円）掛かります。従って、微調整機能の利用は、費用対効果で判断をすることが求められます。

GPT-3.5 Turboの微調整のメリットとデメリット

ChatGPTの自然言語モデルGPT- 3.5 Turboは、OpenAI APIを利用してモデルの微調整が行えます。微調整機能についてメリットとデメリットを整理してみましょう。

メリット

GPT-3.5 Turbo 微調整機能を利用することで、開発者および利用者は次のようなメリットを期待することができます。

▪3つの異なるユースケースにおいて優れた結果をもたらし、モデルのパフォーマンス向上に役立ちます。 ▪指示することで、モデルの出力結果を調整できるようになり、カスタムトーンが可能になり、出力の一貫性が向上します。 ▪プロンプトサイズを90%削減したり、効率的なAPIコールを実現したりすることで、APIコールの高速化とコスト削減を実現できます。

デメリット

GPT-3.5 Turbo 微調整機能には様々なメリットがある反面、次のようなデメリットがありますので、利用に当たっては費用と効果のバランスに注意する必要があります。

▪微調整を利用すると、トレーニングコストや利用コストが想定外にかかる可能性があります。出力の微調整では、通常モデルの約8倍のコストが掛かります。 ▪微調整を行うには、エンジニアやデータサイエンティストなどのスキルが求められ、一般の利用者には利用が難しいという問題があります。ただし、OpenAIは微調整UIの開発を予定しており、アップロードや微調整が容易に行えるようになる予定です。