Mistral AI、モデルのファインチューニングサービスおよびSDKを提供開始 各メリットは？：Mistral AIモデルを自社ニーズに適応可能

Mistral AIは、同社の大規模言語モデルへのアクセスポイント「La Plateforme」にモデルのカスタマイズサービスを導入し、ユーザーがAIアプリケーションのパフォーマンスと速度の改善や、きめ細かな編集を管理できるようにしたと発表した。

[＠IT]

　Mistral AIは2024年6月5日（フランス時間）、同社の大規模言語モデル（LLM）へのアクセスポイント（APIエンドポイント）「La Plateforme」にモデルのカスタマイズサービスを導入し、ユーザーがAI（人工知能）アプリケーションのパフォーマンスと速度の改善や、きめ細かな編集の管理を行えるようにしたと発表した。

　これにより、ユーザーはMistral AIモデルを自らのニーズに簡単かつ効率的に適応させることができ、大規模な生成AIモデルのカスタマイズに必要なコストや専門知識、ノウハウのハードルが下がると、Mistral AIは述べている。

　また、Mistral AIは、ユーザーが自らのインフラでMistral AIモデルをファインチューニングしたい場合にも対応している他、Mistral AIの独自技術によるマネージドファインチューニングサービスを提供開始したことも明らかにした。

　ファインチューニングは、LLMをカスタマイズしてパフォーマンスを向上させ、特定のアプリケーション向けに応答、柔軟性、効率を改善するための強力な手法だ。小規模なモデルを特定のドメインやユースケースに合わせて調整し、大規模モデルに匹敵するパフォーマンスを、導入コストの削減やアプリケーション速度の向上とともに実現することも可能だ。

　Mistral AIは、以下の3つの方法でMistral AIモデルをカスタマイズできるようにしている。

Mistral AIモデル用のオープンソースのファインチューニングSDK

　Mistral AIのオープンソースモデルを自らのインフラ（オンプレミスまたはIaaS）でファインチューニングしたいと考える開発者向けに、Mistral AIは軽量で効率的なファインチューニング用のコードベースである「mistral-finetune」をリリースした。

　mistral-finetuneは、メモリ効率とパフォーマンスの高いファインチューニングを可能にする「LoRA」（Low-Rank Adaptation、ローラ）トレーニングパラダイムに基づいて構築されている。mistral-finetuneを使えば、パフォーマンスやメモリ効率を犠牲にすることなく、Mistral AIの全オープンソースモデルを自らのインフラでファインチューニングできる。

La Plateforme上のサーバレスファインチューニングサービス

　インフラ運用管理の手間をかけずに、より容易にファインチューニングできるようMistral AIはLa Plateformeに新しいファインチューニングサービスを導入した。このサービスは、広範な研究開発によってMistral AI独自のファインチューニング技術を活用し、迅速かつコスト対効果の高いモデル適合と、ファインチューニングされたモデルの効果的な展開を可能にする。

Mistral LoRAファインチューニングとフルファインチューニング（提供：Mistral AI）

　Mistral LoRAファインチューニングは、Mistral 7BとMistral Smallの両方において、フルファインチューニングと比べて同等のパフォーマンスを実現するが、より効率的だという。

　現在、Mistral AIのファインチューニングサービスはMistral 7BとMistral Smallに対応している。Mistral AIは数週間以内に、対応モデルを追加する計画だ。

カスタムトレーニングサービス

　Mistral AIのカスタムトレーニングサービスでは、顧客のプロプライエタリデータを使って、顧客の特定のアプリケーションに対してMistral AIモデルをファインチューニングする。このアプローチにより、特定のドメインに高度に特化し、最適化されたモデルを作成できる。Mistral AIは、モデルの重みにプロプライエタリな知識を含めるために、継続的な事前トレーニングなどの高度な技術を提案する。

　こうしたカスタムトレーニングサービスを利用するには、営業担当者に問い合わせる必要がある。