LLM（大規模言語モデル）自作入門

LLM（大規模言語モデル）自作入門

1. はじめに

近年、GPT-4やLLaMA、Mistralのような大規模言語モデル（LLM）が注目を集めています。これらのモデルは、自然言語処理（NLP）の幅広い応用に使われ、チャットボットや文書生成、コード補完などに活用されています。

本記事では、自分でLLMを構築する方法 を解説します。以下の内容を学びます。

• LLMの基本概念
• 小規模なLLMの作り方（データ収集・学習）
• 事前学習モデルの活用方法（Fine-tuning）
• モデルのデプロイ方法

2. LLMとは？

LLM（Large Language Model） とは、大量のテキストデータを学習したニューラルネットワークモデルで、自然言語の理解や生成が可能です。代表的なLLMには以下があります。

モデル名	開発元	特徴
GPT-4	OpenAI	高性能でAPI提供あり
LLaMA	Meta	オープンな研究用途向け
Mistral	Mistral AI	軽量で高速な推論可能
Falcon	TII	ライセンスが寛容でカスタマイズしやすい

LLMは Transformer アーキテクチャに基づき、トークン（単語単位のデータ）を学習し、次の単語を予測する形で動作します。

3. LLMの自作方法

LLMの自作には、以下の3つのアプローチがあります。

1. ゼロから学習（大量の計算リソースが必要）
2. 既存モデルをファインチューニング（一般的な手法）
3. LoRAなどの軽量学習手法を利用（低コストで学習可能）

3.1 必要な環境

自作LLMのために、以下のツールを準備します。

• Python 3.10+
• PyTorch または TensorFlow
• Hugging Face Transformers
• CUDA対応GPU（推奨: A100, 4090 以上）
• データセット（Wikipedia, Common Crawlなど）

3.2 簡単なLLMの学習（Transformerの実装）

まずは、簡単なTransformerベースのモデルを学習してみましょう。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# モデルとトークナイザーのロード
model_name = "EleutherAI/gpt-neo-125M"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 入力文
input_text = "Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

# 推論
output = model.generate(input_ids, max_length=50)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

上記のコードでは、Hugging Faceの GPT-Neo を使用し、テキストを生成しています。

4. ファインチューニングでカスタムLLMを作る

ゼロからLLMを学習するのは膨大なコストがかかるため、既存モデルを ファインチューニング する方法を取ります。

4.1 データセットの準備

データセットは Hugging Face Datasets から取得できます。

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-2-raw-v1")
print(dataset["train"][0])

4.2 ファインチューニングの手順

1. データセットを事前処理（トークナイズ）
2. 事前学習済みモデルに追加学習
3. モデルを保存してデプロイ

以下のコードで、GPT-2のファインチューニングを行います。

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./fine_tuned_model",
    per_device_train_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    save_strategy="epoch"
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"]
)

trainer.train()

5. 軽量学習（LoRA）でファインチューニング

LoRA（Low-Rank Adaptation）を使うと、少ないパラメータで効率よくモデルをファインチューニングできます。

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["query", "value"])
lora_model = get_peft_model(model, lora_config)
lora_model.train()

LoRAを利用すると、VRAM 16GB程度でもファインチューニングが可能です。

6. モデルのデプロイ

6.1 APIとして公開

学習したモデルを FastAPI を使って公開できます。

from fastapi import FastAPI
from transformers import pipeline

app = FastAPI()
generator = pipeline("text-generation", model="fine_tuned_model")

@app.get("/generate")
def generate_text(prompt: str):
    return {"result": generator(prompt, max_length=50)[0]["generated_text"]}

# サーバー起動
# uvicorn script_name:app --reload

6.2 Webアプリに統合

Gradio を使って、簡単にWebインターフェースを作れます。

import gradio as gr

def generate_text(prompt):
    return generator(prompt, max_length=50)[0]["generated_text"]

gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text").launch()

7. まとめ

本記事では、LLMを自作するための基本的な手法 を解説しました。

• LLMの概要と代表的なモデル
• Transformerを利用した簡単なモデル構築
• ファインチューニングによるカスタマイズ
• LoRAを使った軽量学習
• モデルのデプロイ方法（FastAPI, Gradio）

LLMの自作は、計算リソースが必要ですが、既存モデルのファインチューニングやLoRAを活用することで、個人でも実用的なモデルを構築できます。

今後は、独自データでの学習や、特定用途に最適化したモデルの開発 に挑戦してみてください。

参考文献

• Hugging Face Transformers
• OpenAI GPT Models
• LoRA: Low-Rank Adaptation

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