Fine-tuning

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ChatGPTがプロのファンドマネージャーを上回ったという実験に触発され、LLMファインチューニングで日本株の株価予測AIサービス「千里眼」を構築するまでの全体像を紹介します。

LLMファインチューニングに不可欠な軽量化技術であるLoRA、量子化、QLoRAの仕組みを解説し、架空の事実をモデルに学習させる「富士山実験」で技術の有効性を実証します。

Google ColabのT4 GPUでELYZA 8BとLLM-jp 7.2Bを使い株価予測ファインチューニングに挑戦。精度不足に直面しつつも、追加学習やGGUF変換など多くの技術的知見を得た過程を記録します。

ノートPC搭載のRTX 3060（6GB VRAM）でELYZA 8Bモデルのファインチューニングに挑戦し、VRAM不足で断念するまでの過程と、そこから得た教訓を記録します。

OpenAI APIのファインチューニングでgpt-4o-miniをカスタマイズし、約8分の学習で安定したJSON出力と十分な予測精度を実現。データ準備の苦労と、Colabとの決定的な違いを詳しく解説します。

LLMファインチューニングにおける訓練データの設計思想を解説。企業情報・ニュース・株価・財務・マクロ経済指標の5種類のデータ統合、正解ラベルの作り方、8バージョンに及ぶ試行錯誤の過程を記録します。