Deepseek R1 Medical Distill Llama 8B

🚀 微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B

このプロジェクトは、特定のタスクや分野に適応させるために、DeepSeek-R1-Distill-Llama-8Bモデルを微調整する方法を提供します。微調整により、モデルは特定のタスクでより良い性能を発揮することができます。

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モデル情報

大規模モデルの微調整とは？

大規模モデルの微調整（Fine-tuning）とは、GPT、BERT、PaLMなどの大規模事前学習言語モデルのパラメータを、特定のタスクや分野に合わせて少量の専用データでさらに調整するプロセスです。事前学習モデルは、インターネットテキストなどの大量の汎用データを使って汎用的な言語規則を学習しますが、微調整により、モデルは汎用能力を維持しながら、具体的なタスク（医療質問応答、法律文書生成など）や特定のデータ分布（企業のカスタマーサービス会話データなど）に適応することができます。

なぜ大規模モデルの微調整が必要なのか？

微調整により、モデルは特定のタスクでより良い性能を発揮し、現実のアプリケーションでより効果的かつ汎用的になります。このプロセスは、既存のモデルを特定のタスクや分野にカスタマイズするために不可欠です。

1. タスク適合性：事前学習モデルは汎用知識を学習していますが、感情分析やコード生成などの実際のタスクには特定のスキルが必要です。微調整により、少量のタスクデータを使ってモデルを調整し、出力を目標シーンに合わせることができます。
2. 分野特化：汎用モデルは医学や金融などの垂直分野では十分な性能を発揮できないことがあります。例えば、GPTを使って医学的な質問に答える場合、正確性が不足することがありますが、医学文献で微調整することで、モデルはより専門的になります。
3. データ分布の調整：実際のアプリケーションデータは、事前学習データの分布と異なる場合があります（ユーザーの嗜好、方言表現など）。微調整により、この差異を縮小し、実際のシーンでのモデルの性能を向上させることができます。
4. リソースコストの削減：大規模モデルを最初から学習するには、大量のデータと計算能力が必要ですが、微調整では少量の分野データで済むため、コストを大幅に削減できます。
5. 個別化ニーズ：企業やユーザーは、モデルが特定のスタイル（ブランドの話し方、文章の調子など）に合うことを望むことがあります。微調整により、迅速にカスタマイズを実現できます。
6. 幻覚問題の緩和：特定のタスク（事実性の質問応答など）に対して微調整することで、モデルの生成を制約し、無責任な生成（Hallucination）を減らすことができます。

大規模モデル微調整の結果

ハードウェア構成

• GPU：Tesla T4
• システムRAM：12GB
• GPU RAM：15.0GB
• ストレージ：200GB

微調整データ

質問例

急性虫垂炎の患者が発症して5日経過し、腹痛はやや軽減したが発熱しており、検査で右下腹部に圧痛のある腫瘤が認められた場合、どのように処置すべきか？

元データ

微調整前

微調整後

結果説明

現在は少量のテストデータのみを使用して微調整した結果ですが、微調整後の結果は明らかに元データの解決策に近づき、データ形式も統一されています。微調整前の応答と比較すると、大幅な改善が見られます。さらに多くの業界データを学習に投入すれば、結果はさらに向上することが期待されます。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。詳細については、Apache-2.0ライセンスを参照してください。