[AWS]Bedrockを調教！AIモデルを最強にする「学習データ」の極意

Amazon BedrockにおけるAIモデルカスタマイズの学習方法を解説します。

微調整（Fine-Tuning）と継続的予備訓練（Continued Pre-Training）の2手法を紹介し、特に「データの質」が成功の鍵となります。

高品質なデータ要件、推奨データ量、前処理のベストプラクティス、過学習リスクへの注意点など、実践的なノウハウを提供し、効率的なモデルカスタマイズを指南します。

1. Amazon Bedrockのモデルカスタマイズ手法

Amazon Bedrockでは、主に2つの手法でモデルをカスタマイズできます。
🔧 (1) 微調整（Fine-Tuning）
→ タスク固有のラベル付きデータでモデルを再訓練。出力形式やトーンの制御に適する。
🔧 (2) 継続的予備訓練（Continued Pre-Training）
→ ラベルなしデータでドメイン知識を追加。業界専門用語の学習に有効。

2. 高品質な学習データの要件

2.1. データの質：成否を分ける核心要素

• 微調整の場合
  • 形式: {"prompt": "質問", "completion": "回答"} 形式のJSONLファイルが必須。
  • 品質基準:
    • 一貫性: プロンプトと完了の対応が明確（例：質問に曖昧さがない）。
    • 多様性: タスクを網羅（分類、要約、生成など）。
    • 正確性: 事実誤認や矛盾がない（人間による検証またはLLM評価推奨）。
• 継続的予備訓練の場合
  • 形式: {"input": "テキスト"} 形式のJSONLファイル。
  • 品質基準:
    • ドメイン特化性: 金融レポート、医療文献など対象領域に特化したデータ。
    • ノイズ低減: HTMLタグ、重複文、誤字脱字の除去が必須。

2.2. データ量の目安

手法	推奨データ量	補足
微調整	50～10,000件	少量でも効果あり（例：100件で出力スタイルを変更可能）。
継続的予備訓練	10億トークン以上	少なくとも1,000万トークン（例：Wikipedia全記事の一部領域）。

✅ データ量より質を優先: 1,000件の高品質データ > 10,000件の低品質データ。

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3. データ準備のベストプラクティス

3.1. 前処理の必須ステップ

1. クリーニング:
   • 重複排除、異常値削除（例：回答が空のレコード）。
2. トークン長制御:
   • 1レコードあたり最大4,096トークンに分割（Bedrockの制約）。
3. トレーニング/検証分割:
   • 微調整: トレーニング10,000件 + 検証1,000件（比率 9:1）。

3.2. 効果的なデータ構造の例

// 微調整用データ例（Q&Aタスク）
{"prompt": "Amazon Bedrockとは？", "completion": "AWSの生成AIサービスです..."}

// 継続的予備訓練用データ例
{"input": "Amazon Bedrockは、単一APIで複数基盤モデルを利用できる..."}

4. 成功事例から学ぶデータ設計

4.1. 微調整の効果例

• ユースケース: カスタマーサポートのトーン統一
• データ: 過去の対応ログ500件を「質問-理想回答」形式で変換。
• 結果: 出力のビジネス適応率が42%向上。

4.2. 継続的予備訓練の効果例

• ユースケース: 医療用語の理解強化
• データ: 医学論文10万ページ（約5億トークン）。
• 結果: 診療ガイドラインの解釈精度が35%向上。

5. 失敗回避のための注意点

• ⚠️ ハルシネーション対策:
  • 事実と異なる出力を防ぐため、回答根拠をデータに明示（例：<context>...</context>タグ）。
• ⚠️ 過学習リスク:
  • エポック数過多（例：>10）で汎化性能が低下 → 小データ時は学習率乗数=0.1に設定。
• ⚠️ 言語依存問題:
  • 日本語モデルでは事前訓練不足 → Wikipedia日本語版データの追加が有効。

6. モデル別データ要件の違い

基盤モデル	微調整対応	継続的予備訓練	データ量の感度
Anthropic Claude	○	✕	低（100件でも効果あり）
Meta Llama 2	○	✕	中（500件以上推奨）
Amazon Titan	○	○	高（継続訓練は1億トークン以上）

7. コスト最適化のポイント

• 💰 トークン量計算:
  • 微調整料金 = データトークン総数 × エポック数 × 単価（例：Titanで$0.008/1,000トークン）。
• 💡 効率的な訓練手法:
  • 初回は小データ（100件）＋少エポック（1～3）で試行 → 効果検証後スケール。

8. 推奨データソース

用途	パブリックデータセット例	特徴
一般タスク微調整	databricks-dolly-15k-ja	日本語Q&A 15,000件
専門領域継続訓練	Wikipedia日本語版ダンプ	多分野テキスト（約4億トークン）
画像関連	COCO (Common Objects in Context)	キャプション付き画像25万枚

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最適な学習データの条件

データ準備はプロジェクト工数の70%を占めますが、AWS Data WranglerとBedrockの統合により、前処理を数時間→数分に短縮可能です。

1. 質の基準:
   • タスクと直結する形式（例：微調整はQ&Aペア）。
   • ドメイン知識の濃度（専門性の高いデータを優先）。
2. 量の基準:
   • 微調整：100件から開始、効果見て段階的拡張。
   • 継続訓練：1億トークン以上で知識定着を確認。
3. 継続的改善:
   • 本番環境の出力をフィードバックループに活用。