英語LLMの「日本語化」における継続事前学習：破滅的忘却との泥沼の戦いと、その先にあるコスト最適化
Llama 3等の英語LLMを日本語化する「継続事前学習」のリアルな記録。RAGやSFTの限界、最大の壁「破滅的忘却」への対策、データ戦略、GPUコストの実態を、失敗事例を交えてリードAIアーキテクトが徹底解説します。
キーワード解説
マルチリンガルモデルから日本語性能を引き出すための継続事前学習（Continual Pre-training）
マルチリンガルモデルから日本語性能を引き出すための継続事前学習（Continual Pre-training）とは、既存の多言語対応大規模言語モデル（LLM）に対し、特定の言語（この場合は日本語）のデータを用いて追加で学習させる手法です。これにより、ゼロからモデルを構築することなく、日本語の理解力や生成能力を効率的に向上させることを目指します。特に、英語ベースで学習された高性能なLLMを日本語環境に適応させる際に重要となり、「日本語性能向上」という広範な目標達成に向けた主要なアプローチの一つです。破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）という課題を克服しつつ、コストを最適化しながら日本語対応能力を高める点が特徴です。
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マルチリンガルモデルから日本語性能を引き出すための継続事前学習（Continual Pre-training）とは
マルチリンガルモデルから日本語性能を引き出すための継続事前学習（Continual Pre-training）とは、既存の多言語対応大規模言語モデル（LLM）に対し、特定の言語（この場合は日本語）のデータを用いて追加で学習させる手法です。これにより、ゼロからモデルを構築することなく、日本語の理解力や生成能力を効率的に向上させることを目指します。特に、英語ベースで学習された高性能なLLMを日本語環境に適応させる際に重要となり、「日本語性能向上」という広範な目標達成に向けた主要なアプローチの一つです。破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）という課題を克服しつつ、コストを最適化しながら日本語対応能力を高める点が特徴です。