テキスト変換モデルのトレーニング (GeoAI ツール)

サマリー

テキストの変換、翻訳、集約を行うようテキスト変換モデルをトレーニングします。

テキスト変換の仕組みの詳細

使用法

• このツールを使用するには、ディープ ラーニング フレームワークがインストールされている必要があります。 ArcGIS Pro のディープ ラーニング フレームワークを使用するようにコンピューターを設定するには、ArcGIS 用のディープ ラーニング フレームワークのインストール をご参照ください。

• このツールは、既存のトレーニング済みモデルの微調整にも使用できます。

• GPU を使用してこのツールを実行するには、プロセッサー タイプ環境を GPU に設定します。 複数の GPU が存在する場合は、代わりに GPU ID 環境を指定します。

• このツールへの入力は、トレーニング データを含むテーブルまたはフィーチャクラスで、入力テキストを含むテキスト フィールドと変換済みテキストを含むラベル フィールドがあります。

• このツールは、テキスト変換モデルのトレーニングに Transformer ベースのバックボーンを使用し、Mistral LLM を使用したプロンプト付きコンテキスト内学習をサポートしています。 Mistral バックボーンをインストールするには、「ArcGIS Mistral バックボーン」をご参照ください。

• このツールの実行要件および発生する可能性のある問題の詳細については、「ディープ ラーニングに関するよくあるご質問 (FAQ)」をご参照ください。

パラメーター

• Dialog
• Python

ラベル	説明	データ タイプ
入力テーブル	モデルの入力テキストを含むテキスト フィールドと、ターゲット変換済みテキストを含むラベル フィールドのある、フィーチャクラスまたはテーブル。	Feature Layer; Table View
テキスト フィールド	モデルによって変換される入力テキストを含む、入力フィーチャクラスまたはテーブルのテキスト フィールド。	Field
ラベル フィールド	モデルのトレーニングに使用されるターゲット変換済みテキストを含む、入力フィーチャクラスまたはテーブルのテキスト フィールド。	Field
出力モデル	トレーニング済みモデルが格納される出力フォルダーの場所。	Folder
事前トレーニング済みモデル ファイル (オプション)	新しいモデルの微調整に使用される事前トレーニング済みモデル。 入力には、Esri モデル定義ファイル (.emd) か、ディープ ラーニング パッケージ ファイル (.dlpk) を指定できます。 類似したタスクを行う事前トレーニング済みモデルは、トレーニング データに合わせて微調整できます。 事前トレーニング済みモデルは、新しいモデルのトレーニングに使用される同じモデル タイプおよびバックボーン モデルでトレーニングされている必要があります。	File
最大エポック (オプション)	モデルをトレーニングする場合の対象となるエポックの最大数。 最大エポック値を 1 に設定すると、データセットがニューラル ネットワークによって 1 回渡されます。 デフォルト値は 5 です。	Long
モデル バックボーン (オプション)	新しいモデルをトレーニングするためのアーキテクチャーとして使用される構成済みのニューラル ネットワークを指定します。 t5-small—新しいモデルは T5 ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 T5 は、すべての言語の問題を text-to-text 形式に変換する統合フレームワークで、t5-small は T5 の small バリアントです。 t5-base—新しいモデルは T5 ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 T5 は、すべての言語の問題を text-to-text 形式に変換する統合フレームワークで、t5-base は T5 の medium バリアントです。 t5-large—新しいモデルは T5 ニューラル ネットワークを使用してトレーニングされます。 T5 は、すべての言語の問題を text-to-text 形式に変換する統合フレームワークで、t5-large は T5 の large バリアントです。 mistral—このモデルは、Mistral 大規模言語モデル (LLM) を使用してトレーニングされます。 Mistral は、Sliding Window Attention、Grouped Query Attention、Byte-fallback BPE トークナイザーを使用するデコーダーオンリーなトランスフォーマーです。 Mistral バックボーンをインストールするには、「ArcGIS Mistral バックボーン」をご参照ください。	String
バッチ サイズ (オプション)	1 回に処理されるトレーニング サンプルの数。 デフォルト値は 2 です。 バッチ サイズを増やすと、ツールのパフォーマンスが向上します。ただし、バッチ サイズの増加に伴って、使用されるメモリー量も多くなります。 メモリー不足エラーが発生した場合は、より小さなバッチ サイズを使用してください。	Double
モデル引数 (オプション)	モデルの初期化に使用される追加の引数。 サポートされるモデル引数は Sequence Length です。これは、モデルのトレーニングにおいて考慮されるトレーニング データの最大シーケンス長を設定するために使用されます。 値テーブル列: Name—The name of the function argument. Value—The value of the function argument.	Value Table
学習率 (オプション)	トレーニング処理の際に調整されるモデル ウェイトの量を示すステップ サイズ。 値を指定しない場合、最適な学習率が自動的に生成されます。	Double
検証率 (オプション)	モデルの検証に使用するトレーニング サンプルの割合。 デフォルト値は、Transformer ベースのモデル バックボーンの場合は 10、Mistral バックボーンの場合は 50 です。	Double
モデルが改善を見込めなくなった時点で停止 (オプション)	モデルの改善がなくなった時点でモデルのトレーニングを停止するか、最大エポック パラメーター値に達するまでトレーニングを続行するかを指定します。 オン—最大エポック パラメーター値にかかわらず、モデルの改善がなくなった時点でモデルのトレーニングを停止します。 これがデフォルトです。 オフ—最大エポック パラメーター値に到達するまで、モデルのトレーニングが続行されます。	Boolean
モデル バックボーンをトレーニング可能にする (オプション)	事前トレーニング済みモデルのバックボーン層が固定されるかどうかを指定します。これにより、加重とバイアスが本来の設計どおりになります。 オン—バックボーン層は固定されず、トレーニング サンプルに合わせて モデル バックボーン パラメーター値のウェイトとバイアスを変更できます。 この処理には時間がかかりますが、通常は優れた結果が得られます。 これがデフォルトです。 オフ—バックボーン層は固定され、モデル バックボーン パラメーター値の事前定義済みウェイトとバイアスはトレーニング中に変更されません。	Boolean
HTML タグの削除 (オプション)	HTML タグを入力テキストから削除するかどうかを指定します。 オン—入力テキストの HTML タグが削除されます。 これがデフォルトです。 オフ—入力テキストの HTML タグは削除されません。	Boolean
URL の削除 (オプション)	URL を入力テキストから削除するかどうかを指定します。 オン—入力テキストの URL が削除されます。 これがデフォルトです。 オフ—入力テキストの URL は削除されません。	Boolean
プロンプト (prompt) (オプション)	予測した出力を生成するために、大規模言語モデル (LLM) に与えられる特定の入力または手順。 デフォルト値は テキスト フィールドの入力テキストを、ラベル フィールドに存在する変換後のテキストに変換する です。	String

環境

プロセッサー タイプ, GPU ID

ライセンス情報

• Basic: いいえ
• Standard: いいえ
• Advanced: はい

関連トピック

• テキスト分析ツールセットの概要
• ジオプロセシング ツールの検索