LoRAモデルをファインチューニングして「関西弁で返すLLM」を作り、Hugging Faceに公開

この記事は、大規模言語モデル（LLM）を関西弁で応答するようにファインチューニングするプロセスを詳述しています。Googleが開発した高性能オープンモデルであるGemma 2 2B ITに対して、LoRA（Low-Rank Adaptation）技術を活用しています。この記事は、ファインチューニングプロセスの技術的側面と、Hugging Faceでの結果モデルの公開に焦点を当てています。このアプローチは、特定の地域の方言やニュアンスに合わせてLLMをカスタマイズする可能性を強調し、高度なAI技術の実用的な応用を示しています。この記事の焦点は、技術的な実装と、公開利用可能なモデルの提供にあります。

• •この記事は、関西弁で応答するLLMの作成について説明しています。
• •Gemma 2 2B ITモデルの効率的なファインチューニングにLoRA技術を利用しています。
• •結果として得られたモデルは、一般公開のためにHugging Faceに公開されています。