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プロジェクト推進におけるLLMチューニング

 プロジェクト推進におけるLLMチューニング

2024年7月11日に開催した「LLM Tech Night #3」でエンジニアのkoseiが「プロジェクト推進におけるLLMチューニング」をテーマに登壇した際の資料になります。

LayerX

July 11, 2024
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  1. 2 © LayerX Inc. 自己紹介 • 藤田 幸成 • AI・LLM事業部 エンジニア

    • 経歴 ◦ 学部: 物理学科 ◦ 大学院(休学中): 神経科学(脳情報デコーディング) ◦ 衛星画像解析のスタートアップでインターン ▪ LLMを用いたサービスのプロトタイプ開発等 ◦ 2024/4/1〜 LayerX • やってること: プロダクト導入のための個別案件のPoC ◦ LLMのチューニング ◦ 案件で必要になった機能の開発等 • 好きな北海道のお菓子: マルセイバターサンド • 好きな歌手: デーモン閣下・石川さゆり
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  3. © 2024 LayerX Inc. 10 ①タスクを分ける ※案件情報を話せないため以下はイメージアップ のための類似事例であり、精度は未検証です 様々な利用規約から サービス提供者の免責事項と

    その条項番号を抽出 「ユーザーID及びパスワードの不正利用に よって契約者等に生じた損害について責 任を負わない」 第11条5 画像出所)https://bakuraku.jp/terms/workflow-terms/
  4. © 2024 LayerX Inc. 11 ①タスクを分ける 一度に大きな問題をLLMに解かせるのではなく、細かい簡単なタスクに分解することで解決しやすくなる。 その際、適宜ルールベースやその他NLP・ML技術を組み合わせ、必要な情報が過不足ない状態に近づける。 利用規約から事前定義した項目抽出の例) 階層が深くなる・文章が

    長くなるとミスしがち 条項の構造を回答 正規表現を用いて免責事項の 条文に対応する条項番号を取得 一つ一つの問題は LLMにとって解きやすい 条項構造に基づいて 条項番号を取得する 正規表現を作成 免責事項を抽出 様々な利用規約から サービス提供者の免責事項と その条項番号を抽出
  5. © 2024 LayerX Inc. 12 ①タスクを分ける Visionモデルを用いる場合も同様。 一見ひとつに見える「分類」タスクもLLMの「抽出」タスクとして切り分けられたりする。 錠剤が自社の製品かどうかを判別する問題を例とすると... 画像出所)https://med.nipro.co.jp/ph_product_detail?id=a0A1000000pehFhEAI

    以下の画像は錠剤です 自社の薬なら1、 それ以外は0を出力して 自社の薬は... 錠剤から識別コードを抽出 抽出したコードに対して自社のものと突合 分類部分は不確実性の低い ルールベースで行う
  6. © 2024 LayerX Inc. 13 ①タスクを分ける LLMが問題が解きやすくなる&検証箇所が明確になる以外にも、以下の嬉しさもある • 解釈性の向上 ◦

    どのステップで間違えたのかわかる ◦ 中間ステップの出力をエンドユーザーに表示することも検討 • 後からルールベースなどの処理を挟めるので、仕様を調整しやすくなる ◦ 薬の例) ・抽出した識別コードに対して例外処理を追加 ・特定企業以外の識別コードも判定対象に追加 画像出所)https://med.nipro.co.jp/ph_product_detail?id=a0A1000000pehFhEAI
  7. © 2024 LayerX Inc. 14 多くの場合、タスクの分解には「仮定」が付随する。どこまで「仮定」をおくかは、業務・ドメインに強く依存。 タスクを適切に分解するには業務・ドメインを深く理解する必要がある。 not MECE&個人的な感覚値&実際には組み合わせだが仮定に対する選択手法として以下イメージがある ①タスクを分ける

    問題に対して 置ける 仮定の強さ ルールベース その他ML/NLP等 ルールベースで前処理→LLM LLMにルールを分類・抽出させる (function calling・正規表現を回答等) LLMにルールを明示 (think step by step, “ここに着目して”と指示等) マルチエージェント・LLMにタスクを考えさせる? (現状あまり使っていないが) 強
  8. © 2024 LayerX Inc. 15 ②深入りしすぎない (プロンプト)チューニングは際限ないが、効果は逓減してくるはず。 価値の上がり幅が大きいところまで行い、残りはプロダクトでカバー。 項目抽出ユースケースをしている中での肌感覚としては... 提供価値

    チューニングのコスト 技術的 工夫例 ・類義語の追加 ・注目箇所の指示 ・few-shot ・よくあるプロンプト手法 (step by step等) ・多段にする ・一部ルールベースで行う ・前処理方法の改善 ・エッジケースのプロンプト追加 ・many-shotのサンプル用意 ・fine-tuningの検討
  9. © 2024 LayerX Inc. 17 ②深入りしすぎない (プロンプト)チューニングは際限ないが、効果は逓減してくるはず。 価値の上がり幅が大きいところまで行い、残りはプロダクトでカバー。 項目抽出ユースケースをしている中での肌感覚としては... 提供価値

    チューニングのコスト 技術的 工夫例 ・類義語の追加 ・注目箇所の指示 ・few-shot ・よくあるプロンプト手法 (step by step等) ・多段にする ・一部ルールベースで行う ・前処理方法の改善 ・エッジケースのプロンプト追加 ・many-shotのサンプル用意 ・fine-tuningの検討 コードを書かなくても すぐに実践可能で、 提供価値は小〜中程度 コードを書けばすぐに試せて 価値増加幅が大きい =Low Hanging Fruits コストをかけても 価値増加幅が小さい →プロダクトでカバー
  10. © 2024 LayerX Inc. 18 ③お客さまを頼る LLMを実用水準に引き上げるためには適切な問題設計が重要。 適切な問題設計や改善のために、お客さまの業務・ドメインを深く理解するのはもちろんだが、 ドメインエキスパートであるお客さまの力を借りた方が効率的な部分もある。 •

    既存業務の入出力ファイル・処理内容は何なのか、業務フローの整理 • どの部分・項目をシステムで出力すると業務が効率化されるのか • 入力のどこから抽出等しているか・正解データの作成 • データのバリエーションと分布はどうか • どこまで仮定を置いていいのか(ルールベース, 入力に応じてプロンプトを変更, etc.) • few-shotのサンプル用意 • どの部分は人手で行うことを許容できるのか...    etc
  11. © 2024 LayerX Inc. 19 お礼と宣伝 • 本日のトーク内容の大部分はフィードバックの受け売 りや業務の中で出てきた反省点と学びです。 豊富な学びの機会に感謝しています。

    • 大きな市場・不確実性の高い技術のハンドリング・UX にこだわったプロダクト, etc. CTO・執行役員経験者やプロダクト開発経験者を間 近で見て学びながら、面白い問題に面白い技術で取 り組める貴重な環境です! • Biz, エンジニア, デザイナー, インターン, 業務委託等 全方面で採用実施中です! LayerX OpenDoorにていつでも誰でもカジュア ル面談できます!お気軽にお申し込みください!