転移学習
あるタスク用に開発されたモデルを関連するタスクに適用する手法であり、開発時間を短縮する一方で、継承されたバイアスの管理が求められる技法です。
新たなタスク固有データを用いて、事前学習済みモデルをファインチューニングする手法です。効率的である一方、転移学習ではベースモデルに内在するバイアスやセキュリティ上の脆弱性も引き継がれます。ガバナンスの観点では、ベースモデルおよびファインチューニング後モデル双方のバイアス評価、ベースモデルの来歴とライセンスの追跡、ならびに法的・倫理的コンプライアンスを確保するためのファインチューニング用データセットとハイパーパラメータの文書化が求められます。
チャットボットチームは、オープンソースのBERTモデルを顧客サービスのトランスクリプトでファインチューニングします。ガバナンス要件では、ベースモデルとファインチューニング後モデルの両方について、顧客属性全体にわたるセンチメントを比較するバイアス監査を義務付けています。さらに、商用利用権を確認するためにベースモデルのライセンスを文書化し、再現性を確保するためにすべてのファインチューニングパラメータを記録します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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