現代のワークフローは、PC上で生成AIとエージェントAIが持つ無限の可能性を示しています。
多くの例としては、製品サポートの質問に対応するチャットボットのチューニングや、スケジュール管理のためのパーソナルアシスタントの構築などが挙げられます。しかしながら、小規模な言語モデルで、特殊なエージェントタスクに対して一貫して高精度な応答を実現するには、依然として課題が残っています。
そこでファインチューニングが重要になります。
LLMのファインチューニングに世界で最も広く利用されているオープンソースフレームワークの1つであるUnslothは、モデルをカスタマイズするための分かりやすい方法を提供します。Unslothは、GeForce RTXデスクトップやノートPCから、RTX PROワークステーション、そして世界最小のAIスーパーコンピューターであるDGX Sparkまで、NVIDIA GPU上で効率的かつ低メモリのトレーニングを行うように最適化されています。
ファインチューニングのもう1つの強力な出発点は、先日発表されたオープンモデル、データ、ライブラリを備えたNVIDIA Nemotron 3ファミリーです。Nemotron 3は、エージェントAIのファインチューニングに最適な、最も効率的なオープンモデルファミリーを提供します。
AIに新しい技を教える
ファインチューニングは、AIモデルに焦点を絞ったトレーニングセッションを行うようなものです。特定のトピックやワークフローに関連したサンプルデータを用いることで、モデルは新しいパターンを学習し、手元のタスクに適応することで精度を向上させます。
モデルのファインチューニング手法の選択は、開発者が元のモデルをどの程度調整したいかによって異なります。開発者は目標に応じて、主に3つのファインチューニング手法のいずれかを使用できます。
パラメータ効率の高いファインチューニング（LoRAやQLoRAなど）：
仕組み：モデルのごく一部だけを更新することで、より高速かつ低コストのトレーニングを実現します。モデルを大幅に変更することなく、よりスマートかつ効率的にモデルを強化することができます。
対象とするユースケース：ドメイン知識の追加、コーディング精度の向上、法務・科学分野のタスクへのモデルの適応、推論の洗練、口調や動作の調整など、従来は完全なファインチューニングが適用されるほぼすべてのシナリオで役立ちます。
要件: 小規模から中規模のデータセット（プロンプトとサンプルのペアが100～1,000組）。
完全なファインチューニング:
仕組み: モデルのすべてのパラメータを更新します。これは、モデルに特定の形式やスタイルに従うよう学習させるのに役立ちます。
対象とするユースケース: 特定のトピックに関するサポートを提供し、一定のガードレールを遵守し、特定の方法で応答する必要があるAIエージェントやチャットボットの構築など、高度なユースケース。
要件: 大規模なデータセット（プロンプトとサンプルのペアが1,000組以上）。
強化学習:
仕組み: フィードバックまたは嗜好シグナルを用いてモデルの動作を調整します。モデルは環境とのインタラクションによって学習し、フィードバックを用いて時間の経過とともに自己改善していきます。これは、トレーニングと推論を織り交ぜた複雑で高度な手法であり、パラメータ効率の高いファインチューニングや完全なファインチューニングと併用できます。詳細については、Unslothの強化学習ガイドをご覧ください。
対象ユースケース：法律や医療など特定の分野におけるモデルの精度向上、またはユーザーに代わってアクションを調整できる自律エージェントの構築。
要件：アクションモデル、報酬モデル、そしてモデルが学習する環境を含むプロセス。
考慮すべきもう1つの要素は、各手法に必要なVRAMです。以下の表は、Unslothで各タイプのファインチューニング手法を実行するための要件の概要を示しています。
Unslothにおけるファインチューニング要件
Unsloth：NVIDIA GPUによるファインチューニングへの高速パス
LLMファインチューニングは、メモリと計算負荷の高いワークロードであり、トレーニングステップごとにモデルの重みを更新するために数十億回の行列乗算を実行します。このような高負荷の並列ワークロードでは、プロセスを迅速かつ効率的に完了するためにNVIDIA GPUのパワーが必要です。
Unslothはこのワークロードに特化し、複雑な数学演算を効率的なカスタムGPUカーネルに変換してAIトレーニングを高速化します。
Unsloth は、NVIDIA GPU 上で Hugging Face トランスフォーマーライブラリのパフォーマンスを 2.5 倍向上させます。これらの GPU 固有の最適化と Unsloth の使いやすさを組み合わせることで、AI 愛好家や開発者のより幅広いコミュニティがファインチューニングを利用できるようになります。
このフレームワークは、GeForce RTX ノート PC から RTX PRO ワークステーション、DGX Spark まで、NVIDIA ハードウェア向けに構築および最適化されており、VRAM 消費量を抑えながら最高のパフォーマンスを提供します。
Unsloth は、さまざまな LLM 構成、ハイパーパラメータ、オプションの使用開始方法と管理方法に関する便利なガイドに加え、サンプルノートブックとステップバイステップのワークフローも提供しています。
以下の Unsloth ガイドをご覧ください。
NVIDIA RTX 50 シリーズ GPU と Unsloth を使用した LLM のファインチューニング
NVIDIA DGX Spark と Unsloth を使用した LLM のファインチューニング
NVIDIA DGX Spark に Unsloth をインストールする方法を学びます。 NVIDIA Blackwell プラットフォームにおけるファインチューニングと強化学習の詳細については、NVIDIA テクニカルブログをご覧ください。
ローカルファインチューニングの実践的なチュートリアルについては、以下のビデオで Matthew Berman が Unsloth を使用して NVIDIA GeForce RTX 5090 上で強化学習を実行する様子をご覧ください。
発売開始：NVIDIA Nemotron 3 オープンモデルファミリー
新しい Nemotron 3 オープンモデルファミリー（Nano、Super、Ultra サイズ）は、新しいハイブリッド潜在的 Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャを基盤とし、最高レベルの精度を誇る最も効率的なオープンモデルファミリーを導入しています。エージェント型 AI アプリケーションの構築に最適です。
発売開始済みの Nemotron 3 Nano 30B-A3B は、ラインナップの中で最も計算効率の高いモデルです。ソフトウェアのデバッグ、コンテンツ要約、AI アシスタントワークフロー、低推論コストでの情報検索などのタスクに最適化されています。ハイブリッド MoE 設計により、以下のメリットが得られます。
推論トークンを最大 60% 削減し、推論コストを大幅に削減します。
100 万トークンのコンテキストウィンドウにより、モデルは長時間の複数ステップタスクにおいて、はるかに多くの情報を保持できます。
Nemotron 3 Super はマルチエージェントアプリケーション向けの高精度推論モデルであり、Nemotron 3 Ultra は複雑な AI アプリケーション向けです。どちらも 2026 年上半期に提供開始予定です。
NVIDIA は本日、トレーニングデータセットと最先端の強化学習ライブラリのオープンコレクションもリリースしました。Nemotron 3 Nano のファインチューニングは Unsloth で利用可能です。
Nemotron 3 Nano は Hugging Face からダウンロードするか、Llama.cpp と LM Studio でお試しください。
DGX Spark: コンパクトな AI パワーハウス
DGX Spark は、コンパクトなデスクトップ スーパーコンピューターでローカル ファインチューニングを可能にし、驚異的な AI パフォーマンスを実現します。開発者は一般的な PC よりも多くのメモリを利用できます。
NVIDIA Grace Blackwell アーキテクチャを基盤とする DGX Spark は、最大 1 ペタフロップスの FP4 AI パフォーマンスを実現し、128GB の CPU-GPU 統合メモリを搭載しています。これにより、開発者はより大規模なモデル、より長いコンテキストウィンドウ、そしてより要求の厳しいトレーニング ワークロードをローカルで実行するための十分な余裕が得られます。
DGX Spark では、以下の機能を実現しています。
大規模なモデルサイズ。300 億を超えるパラメータを持つモデルは、コンシューマー向け GPU の VRAM 容量を超えることがよくありますが、DGX Spark の統合メモリには問題なく収まります。
より高度な手法。より多くのメモリと高いスループットを必要とする完全なファインチューニングと強化学習ベースのワークフローは、DGX Spark 上で大幅に高速化されます。
クラウド キューを使用しないローカル制御。開発者は、クラウド インスタンスを待ったり、複数の環境を管理したりする代わりに、計算負荷の高いタスクをローカルで実行できます。
DGX Spark の強みは LLM にとどまりません。例えば、高解像度の拡散モデルは、一般的なデスクトップで提供できる以上のメモリを必要とすることがよくあります。 FP4 サポートと大容量の統合メモリを備えた DGX Spark は、わずか数秒で 1,000 枚の画像を生成し、クリエイティブ パイプラインやマルチモーダル パイプラインで高いスループットを維持できます。
下の表は、DGX Spark 上で Llama ファミリーのモデルをファインチューニングした場合のパフォーマンスを示しています。
DGX Spark 上で Llama ファミリーのモデルをファインチューニングした場合のパフォーマンス。
ファインチューニング ワークフローが進化する中、新しい Nemotron 3 ファミリーのオープン モデルは、RTX システムと DGX Spark 向けに最適化されたスケーラブルな推論とロングコンテキスト パフォーマンスを提供します。
DGX Spark がどのように高負荷 AI タスクを実現するかについて、詳しくはこちらをご覧ください。
#ICYMI — NVIDIA RTX AI PC の最新の進歩
🚀 NVIDIA RTX GPU 向けに最適化された FLUX.2 画像生成モデルがリリースされました
Black Forest Labs の新しいモデルは、VRAM を削減し、パフォーマンスを 40% 向上させる FP8 量子化で利用できます。
✨ Nexa.ai、エージェント検索のためのHyperlinkでRTX PC上のローカルAIを拡張
新しいオンデバイス検索エージェントは、検索拡張生成インデックス作成を3倍、LLM推論を2倍高速化し、高密度1GBフォルダのインデックス作成を約15分からわずか4～5分に短縮しました。さらに、DeepSeek OCRはNexaSDKを介してGGUFでローカルに実行できるようになり、RTX GPU上でグラフ、数式、多言語PDFをプラグアンドプレイで解析できるようになりました。
🤝Mistral AI、NVIDIA GPU向けに最適化された新モデルファミリーを発表
新しいMistral 3モデルは、クラウドからエッジまで最適化されており、OllamaとLlama.cppを通じて高速なローカル実験が可能です。
🎨Blender 5.0 が HDR カラーと大幅なパフォーマンス向上を実現して登場
このリリースでは、ACES 2.0 広域色域/HDR カラー、NVIDIA DLSS による最大 5 倍高速なヘアとファーのレンダリング、大規模ジオメトリのより優れた処理、そして Grease Pencil のモーションブラーが追加されています。
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カテゴリ: ジェネレーティブ AI
タグ: 人工知能 | GeForce | NVIDIA RTX | RTX AI Garage
出典: 元記事を読む
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