2026年にDBRXでAIモデルをトレーニングする方法

AIトレーニングプロジェクトが失敗するのは、モデルレベルではほとんどありません。実験、ドキュメント、ステークホルダーへの進捗報告が複数のツールに分散している場合にこそ、課題が生じるのです。

このガイドでは、主要なモデルと比較して最大2倍の計算効率を誇るLLM「Databricks DBRX」を用いたモデルトレーニングの手順を解説します。同時に、関連仕事をClickUpで整理する方法もご紹介します。

セットアップや微調整からドキュメント作成、チーム横断的な進捗共有まで、単一の統合ワークスペースがコンテキストの拡散を解消し、チームが検索ではなく構築に集中できる仕組みを体感してください。🛠

DBRXとは？

DBRXは、企業向けAIモデルのトレーニングと推論に特化した強力なオープンソース大規模言語モデル（LLM）です。Databricks Open Model Licenseのもとでオープンソース化されているため、チームはモデルの重みとアーキテクチャに完全アクセスでき、自由に検証・修正・展開が可能です。

2つのバリエーションが用意されています：深層事前学習向けの「DBRX Base」と、すぐに使える指示順守タスク向けの「DBRX Instruct」です。

DBRXのアーキテクチャとエキスパート混合モデル設計

DBRXは混合専門家モデル（MoE）アーキテクチャを用いてタスクを解決します。従来の大型言語モデルが数億ものパラメーターを全ての計算に使用するのとは異なり、DBRXは特定のタスクに対して総パラメーターのごく一部（最も関連性の高い専門家）のみを活性化させます。

専門家のチームと捉えてください。全員があらゆる問題に仕事をするのではなく、システムが各タスクを最適なパラメーターにインテリジェントに振り分けます。

これにより応答時間が短縮されるだけでなく、計算コストを大幅に削減しながら最高水準のパフォーマンスと出力を実現します。

主な仕様の概要は以下の通りです：

DBRXトレーニングデータとトークン仕様

LLMの性能は、その学習データに依存します。DBRXはDatabricksチームが高度なデータ処理ツールを用いて厳選した、12兆トークン規模の膨大なデータセットで事前学習されています。これが業界ベンチマークで高い性能を発揮した理由です。

さらに、DBRXには32,000トークンのコンテキストウィンドウの機能があります。これはモデルが一度に考慮できるテキスト量です。長いレポートの要約、膨大な法的文書の精査、高度な検索拡張生成（RAG）システムの構築といった複雑なタスクにおいて、コンテキストウィンドウが大きいことは非常に有用です。これによりモデルは情報を切り詰めたり忘れたりすることなく、文脈を維持できるからです。

🎥 こちらのビデオで、プロジェクト調整の効率化がAIトレーニングワークフローをどう変革し、連携しないツール間の切り替えによる摩擦を解消するかをご覧ください。👇🏽

DBRXへのアクセス方法と設定手順

DBRXには主に2つのアクセス方法があり、いずれも許容的な商用利用条件のもとでモデル重みへの完全なアクセスを提供します。最大限の柔軟性を求める場合はHugging Faceを利用するか、より統合された環境を求める場合はDatabricks経由で直接アクセスできます。

Hugging Face経由でDBRXにアクセス

柔軟性を重視し、Hugging Faceエコシステムに既に慣れているチームにとって、hub経由でDBRXにアクセスするのが理想的な方法です。これにより、既存のTransformersベースのワークフローにモデルを統合できます。

始め方は以下の通りです：

Databricks経由でDBRXにアクセス

チームがデータエンジニアリングや機械学習にDatabricksを既に利用している場合、プラットフォーム経由でDBRXにアクセスするのが最も簡単な方法です。これによりセットアップの手間が省け、MLOpsに必要なすべてのツールを、普段仕事をしている環境でそのまま利用できます。

Databricksワークスペース内で以下のステップに従って開始してください：

このアプローチにより、実験追跡のためのMLflowやモデルガバナンスのためのUnity Catalogといったツールにシームレスにアクセスできます。

DBRXの微調整とカスタムAIモデルのトレーニング方法

既製のモデルは、どれほど高性能でも、貴社のビジネス特有のニュアンスを理解することは決してありません。DBRXはオープンソースであるため、貴社の言語を理解するカスタムモデルを作成したり、特定のタスクを処理できるように微調整したりすることが可能です。

これをやることの一般的な方法は以下の3つです：

1. Hugging FaceデータセットでDBRXを微調整する

初めて取り組むチームや一般的なタスクを扱うチームにとって、Hugging Face Hubの公開データセットは優れたリソースです。事前にフォーマット済みで読み込みが容易なため、データ準備に何時間も費やす必要がありません。

手順は非常にシンプルです：

2. ローカルデータセットでDBRXを微調整する

自社固有のデータで微調整を行うことで、通常は最良の結果が得られます。これにより、自社の専門用語、スタイル、ドメイン知識をモデルに教えられるようになります。ただし、データがクリーンで適切に準備され、十分な量がある場合にのみ効果が得られる点に留意してください。

内部データを準備するには、以下のステップに従ってください：

3. StreamingDatasetによるDBRXの微調整

データセットが大きすぎてマシンメモリに収まらない場合でも心配無用です。Databricksのストリーミングデータセットライブラリを利用できます。これにより、モデルをトレーニング中にクラウドストレージから直接データをストリーミングでき、一度にメモリへ読み込む必要がなくなります。

そのことをやる方法は以下の通りです：

💡プロの秘訣： DBRXのトレーニングプランを一から構築する代わりに、ClickUpのAIおよび機械学習プロジェクトロードマップテンプレートを基に、チームのニーズに合わせて調整しましょう。データセットのプランニング、トレーニング段階、評価、デプロイメントのための明確な構造を提供するため、ワークフローの構築ではなく作業の整理に集中できます。

AIモデルトレーニングにおけるDBRXの活用事例

強力なモデルを持つことと、その真価を発揮する場面を正確に把握することは別物です。

モデルの長所が明確でない場合、適合しない領域で機能させようと時間とリソースを浪費しがちです。これは不十分な結果とフラストレーションにつながります。

DBRXの独自のアーキテクチャとトレーニングデータは、いくつかの主要な企業ユースケースに非常に適しています。これらの強みを理解することで、モデルをビジネス目標に整合させ、投資対効果を最大化できます。

テキスト生成とコンテンツ作成

DBRX Instructは指示の追従と高品質なテキスト生成に特化して調整されています。これにより、幅広いコンテンツ関連タスクの自動化を実現する強力なツールとなります。その大きなコンテキストウィンドウは大きな利点であり、長い文書を処理してもスレッドを途切れさせずに処理できます。

以下の用途にご利用いただけます：

コード生成とデバッグタスク

DBRXのトレーニングデータの大部分はコードを含んでおり、開発者向けの強力なLLMサポートとなっています。反復的なコーディングタスクの自動化や複雑な問題解決の支援により、開発サイクルの加速に貢献します。

エンジニアリングチームが活用できる方法をいくつかご紹介します：

RAGと長文コンテキストアプリケーション

検索拡張生成（RAG）は、モデルの応答を自社のプライベートデータに根ざす強力な技術です。しかし、RAGシステムはコンテキストウィンドウが小さいモデルでは、重要な文脈を失う可能性のある過度なデータ分割を余儀なくされることが多く課題を抱えています。DBRXの32Kコンテキストウィンドウは、堅牢なRAGアプリケーションの優れた基盤となります。

これにより、次のような強力な社内ツールを構築できます：

DBRXトレーニングをチームワークフローに統合する方法

AIモデルトレーニングプロジェクトの成功は、コードや計算リソースだけでは実現できません。機械学習エンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、ステークホルダーが協力して取り組む共同作業なのです。

この連携がJupyterノートブック、Slackチャンネル、別々のプロジェクト管理ツールに分散すると、コンテキストの拡散が生じます。これは重要なプロジェクト情報があまりにも多くのツールに散らばってしまう状況です。

ClickUpがその課題を解決します。複数のツールを使い分ける代わりに、プロジェクト管理・ドキュメント管理・コミュニケーションが一体となった統合AIワークスペースを実現。計画から実行、評価まで実験プロセス全体をシームレスに接続させます。

ClickUpでAIプロジェクトのライフサイクル全体を管理

実験と進捗を把握し続ける

複数の実験を実行する際、最も難しいのはモデルをトレーニングすることではなく、プロセス中に何が変わったかを追跡することです。どのデータセットバージョンが使用されたか、どの学習率が最も良好な結果を出したか、あるいはどの実行結果がリリースされたか？

ClickUpはこのプロセスを非常に簡単にします。ClickUpタスクで各トレーニング実行を個別に追跡でき、タスク内ではカスタムフィールドを使用して以下を記録できます：

これにより、文書化されたすべての実験は検索可能で、他の実験との比較が容易になり、再現性が確保されます。

モデル文書化を仕事に紐づける

実験タスクの背景を理解するために、JupyterノートブックやREADMEファイル、Slackスレッドを行き来する必要はありません。

ClickUp Docsを使えば、モデルアーキテクチャ、データ準備スクリプト、評価メトリクスを整理し、アクセスしやすくできます。これらは検索可能なドキュメントに記録され、元となった実験タスクに直接リンクされています。

ステークホルダーにリアルタイムの可視性を提供

ClickUpダッシュボードで実験の進捗状況とチームの作業負荷をリアルタイムで可視化。

更新を手動でまとめることや電子メール送信の代わりに、ダッシュボードはタスク内のデータに基づいて自動更新されます。そのため関係者はいつでもステータスを確認でき、「現状は？」といった質問で作業を中断させる必要がなくなります。

これにより、実験のレポート作成を手動で繰り返し行う必要がなくなり、実験の実行に集中できます。

AIをスマートなプロジェクトの相棒に変えよう

これまでの実験要約を得るために、何週間分ものトレーニングデータを手作業で掘り下げる必要はありません。タスクのコメント欄で@Brainをメンションするだけで、ClickUp Brainが過去のプロジェクトや進行中のプロジェクトの完全なコンテキストと共に必要な支援を提供します。

「先週の実験を5つの箇条書きで要約して」や「最新のハイパーパラメータ結果をまとめたドキュメントを作成して」とBrainに依頼すれば、洗練された出力が即座に得られます。

避けるべきよくある間違い

DBRXトレーニングプロジェクトの開始はワクワクするものですが、いくつかのよくある落とし穴が進捗を妨げる可能性があります。これらのミスを回避すれば、時間と費用、そして多くのストレスを節約できます。

DBRXと他社AIトレーニングプラットフォームの比較

AIトレーニングプラットフォームの選択には根本的なトレードオフが伴います：制御性対利便性。プロプライエタリなAPI専用モデルは使いやすい反面、ベンダーのエコシステムに縛られることになります。

DBRXのようなオープンウェイトモデルは完全な制御を提供しますが、より高度な技術的専門知識とインフラを必要とします。この選択は行き詰まりを感じさせ、長期的な目標を実際にサポートする道筋が不確かな状態に陥りがちです。これは多くのチームがAI導入時に直面する課題です。

このテーブルは主要な違いを比較し、情報に基づいた判断を下すのに役立ちます。

DBRXは、モデルを完全に制御する必要がある場合、セキュリティやコンプライアンスのために自社ホスティングが必須の場合、あるいは柔軟な商用ライセンスを求める場合に最適な選択肢です。専用のGPUインフラがない場合、あるいは深いカスタマイズよりも市場投入のスピードを重視する場合は、APIベースの代替手段の方が適している可能性があります。

ClickUpでよりスマートなトレーニングを始めよう

DBRXは、独自モデルでは得られない透明性と制御性を備え、カスタムAIアプリケーション構築のための企業対応基盤を提供します。効率的なMoEアーキテクチャが推論コストを抑え、オープン設計により微調整が容易です。しかし優れた技術は成功の半分に過ぎません。

真の成功は、技術的な作業とチームの共同ワークフローを連携させることから生まれます。AIモデルのトレーニングはチームスポーツであり、実験、ドキュメント、ステークホルダーとのコミュニケーションを同期させることが極めて重要です。すべてを単一の統合ワークスペースに集約し、コンテキストの拡散を抑えることで、より優れたモデルをより迅速に提供できます。

ClickUpを無料で始め、AIトレーニングプロジェクトを1つのワークスペースで調整しましょう。✨

よくある質問

TensorBoard、Weights & Biases、MLflowなどの標準的な機械学習ツールを使用してトレーニングを監視できます。Databricksエコシステム内でトレーニングを行う場合、MLflowがネイティブに統合されており、シームレスな実験追跡が可能です。

はい、DBRXは標準的なMLOpsパイプラインに統合可能です。モデルをコンテナ化することで、KubeflowなどのオーケストレーションプラットフォームやカスタムCI/CDワークフローを用いたデプロイが可能になります。

DBRX Baseは、特定分野での継続的事前学習や深層アーキテクチャの微調整を目的とするチーム向けの基盤となる事前学習済みモデルです。DBRX Instructは指示に従うことに最適化された微調整済みバージョンであり、ほとんどのアプリケーション開発においてより優れた出発点となります。

主な違いは制御性です。DBRXはモデル重みへの完全なアクセス権を提供し、深いカスタムと自己ホスティングを可能にします。一方、GPT-4はAPIのみのサービスです。

DBRXモデルの重み付けは、Databricksオープンモデルライセンスのもと無料で利用可能です。ただし、モデルの実行や微調整に必要なコンピューティングインフラの費用は、お客様のご負担となります。