概要
https://zenn.dev/prgckwb/articles/gpt-oss-finetuning-unsloth
詳細内容
## Unsloth で始める gpt-oss のファインチューニング
https://zenn.dev/prgckwb/articles/gpt-oss-finetuning-unsloth
Unslothライブラリは、OpenAIの「gpt-oss」モデルを含む大規模言語モデルの高速かつ低VRAMでのファインチューニングを可能にし、特に多言語推論能力の向上に貢献します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[LLMファインチューニング, Unslothライブラリ, VRAM最適化, 多言語Reasoning, OpenAI gpt-oss]]
本記事は、OpenAIの「gpt-oss」モデル群（記事中ではオープンウェイトモデルとして言及）の登場を前提に、これらの大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを劇的に効率化するライブラリ「Unsloth」の活用法を紹介しています。Unslothは、独自のCUDAカーネルと効率的な勾配計算により、従来の約2倍の高速化と70～80%のVRAM節約を実現し、精度低下がないと謳う点が特長です。
Webアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、Unslothを使用することでgpt-oss-20bモデルのファインチューニングに必要なVRAMが従来の65GBからわずか14GBにまで削減される点です。これは、高性能なGPUへの依存度を大幅に下げ、カスタムLLMの構築・運用をより身近なものにする極めて実用的な価値を持ちます。記事では、gpt-ossの推論における「reasoning_effort」パラメータや、内部思考（analysis）と最終回答（final）を区別する「チャネル」といった独自機能にも触れており、AIの応答設計における新たな選択肢を提示します。
具体的には、Unslothを用いたgpt-oss-20bの16-bit LoRAファインチューニング手順をコード例と共に詳述し、「HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking」データセットで学習することで、日本語での推論能力が飛躍的に向上する様子を実証しました。この効率的なファインチューニング手法は、企業が自社の特定ドメイン知識を持つAIエージェントを、より少ないコストと時間で開発・デプロイすることを可能にします。これにより、AIを組み込んだWebサービス開発の選択肢が広がり、エンジニアは専門性の高いAIを迅速にプロダクトに統合できるようになるでしょう。