4Bモデルをトレーニングして、ツール呼び出しでClaude Sonnet 4.5とGemini Pro 2.5を打ち負かす - 無料（Colab付属）
分析
この記事では、オープンソースツールであるDeepFabricを使用して、小規模言語モデル（SLM）、特にQwen3-4Bをファインチューニングし、ツール呼び出しタスクでClaude Sonnet 4.5やGemini Pro 2.5などの大規模モデルを上回る方法について説明しています。重要な考え方は、ドメイン固有のデータでトレーニングされた特殊モデルは、特定の分野で汎用モデルを凌駕できるということです。この記事では、ファインチューニングされたモデルの優れたパフォーマンスが強調されており、大規模モデルと比較して大幅に高いスコアを達成しています。Google ColabノートブックとGitHubリポジトリが利用可能であるため、他の人がこのアプローチを複製して実験することが容易になります。コミュニティからのフィードバックを求めることは、ツールのさらなる開発と改善を奨励する肯定的な側面です。
重要ポイント
参照
“考え方は簡単です。フロンティアモデルはジェネラリストですが、ドメイン固有のツール呼び出しデータで微調整された小さなモデルは、その特定のタスクでそれらを打ち負かすスペシャリストになることができます。”