DeepSeekに追加学習させる方法とは？ ファインチューニングの実践デモ：株式会社ハイレゾ提供Webキャスト

[ITmedia]

　DeepSeek-R1は、オープンソースとして公開されている高性能なLLMである。無料で利用可能でありながら、OpenAIのo1に匹敵する性能を備えており、国内外の開発者からの注目度は高い。

　本動画では、DeepSeek-R1に対してファインチューニングを施す方法を紹介する。ファインチューニングとは、既に事前学習されたLLMに対して追加のデータセットを学習させ、モデルの出力を特定のタスクやユースケースに最適化する手法である。例えば、FAQ応答、文章要約、テキスト分類、レポート生成など、汎用モデルでは十分な精度を発揮しにくい処理であっても、対象タスクに特化したファインチューニングを行うことで、実用性を向上させることができる。

　ファインチューニングには計算リソースが必要となるため、コストパフォーマンスに優れ、かつスケーラブルなGPUクラウドの活用が有効である。これにより、学習時間を短縮しながら改善と検証を効率的に進めることができる。本動画は、自社のユースケースに最適化されたLLMを、安全かつ柔軟に活用したいと考える全ての技術者にとって、有益な指針となる内容である。