Amazonは8月3日（現地時間）、SageMaker AIのサーバーレスモデルカスタマイズにおいて、25を超えるオープンソースモデルを対象としたフルファインチューニング機能の提供を開始した。これにより、gpt-oss、Gemma、Llama、Nemotron、Qwenといった人気モデルも含め、対象モデルのパラメータ全体を更新する深いカスタマイズが可能となる。
従来のLoRAなどパラメータ効率化手法による一部分の重み更新に加え、すべてのパラメータ更新が可能になったことで、ドメイン特有のパターン、用語、タスク構造まで深く学習できるようになった。これにより、専門的な推論パターンや複雑な出力形式、大規模な独自データセットに基づくドメインナレッジの定着など、表面的な調整を超えた高度なモデル適応が必要なケースに適している。
フルファインチューニングは、インフラストラクチャのプロビジョニングや管理を不要とし、Amazon SageMakerがトレーニングオーケストレーションも含め自動で対応する。利用者は使用した分のみの料金が発生する従量課金制で、より簡便に高度なモデルカスタマイズを導入できる。
同機能は、米国東部（バージニア北部）、米国西部（オレゴン）、アジアパシフィック（東京）、欧州（アイルランド）のリージョンで提供される。利用開始には、SageMaker Studioの[JumpStart and Models]ページからカスタマイズジョブを起動するか、SageMaker Python SDKの活用が推奨されている。サポートモデルの一覧や詳細は、関連ドキュメントで確認できる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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