概要
https://zenn.dev/neinc_tech/articles/45197f1774deef
詳細内容
## LLMに自分を憑依させてみる。NE株式会社の開発ブログ
https://zenn.dev/neinc_tech/articles/45197f1774deef
NE株式会社のエンジニアが、自身の話し方を模倣するLLMを構築するため、gpt-oss-20bをGoogle Colab上でLoRA/QLoRAとUnslothを活用してファインチューニングし、その技術的課題と実践的な解決策を解説する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 77/100 | **Annex Potential**: 74/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[LLMファインチューニング, LoRA/QLoRA, Unsloth, Google Colab, パーソナライズLLM]]
NE株式会社のまさき氏が、開発者としてLLMの仕組みをより深く理解するため、OpenAIのオープンウェイトモデル「gpt-oss-20b」をGoogle Colabでファインチューニングする実験について解説しています。本記事は、大規模LLMを実際に動かす際の現実的な課題と、それを乗り越えるための具体的な技術的工夫に焦点を当てています。
まず、著者はgpt-oss-20bをGoogle Colab上で動かす際に直面したメモリ不足（OOMエラー）の課題を詳細に説明。推論は可能でも、学習にはモデルの重みだけでなく勾配やオプティマイザの状態も保持するため、標準のT4 GPU（16GB VRAM）では不十分であり、より高性能なL4 GPU（24GB VRAM）が必要だったと述べています。
この問題を解決するため、著者はメモリ使用量を7割削減し、学習速度を1.5倍に向上させる「Unsloth」ライブラリを採用。さらに、効率的なファインチューニング手法として「LoRA（Low-Rank Adaptation）」を導入し、モデルの全パラメータではなく、少数の追加パラメータのみを学習することで計算リソースを大幅に削減しました。しかし、LoRA単体でもメモリが足りなかったため、モデルの重みを4bitに量子化する「QLoRA」を組み合わせることで、L4 GPUでの学習を実現したと説明しています。
自身の話し方を学習させるため、Geminiを使って生成した84件の質問応答ペアを学習データとして使用。ファインチューニング前後でモデルの応答を比較した結果、一部でより人間らしい、著者自身の口調を反映した応答が得られる成功例があった一方で、学習データの少なさから知識の捏造（ハルシネーション）やペルソナの一貫性が崩れる失敗例も示されています。
本記事は、Webアプリケーションエンジニアが生成AIをプロダクトに組み込んだり、その内部構造を理解する上で非常に重要です。特に、LLMのファインチューニングには依然として大きな計算コストがかかること、そしてUnslothやQLoRAといった技術が、その障壁をいかに低減するかを具体的なコード例と共に示しています。限られたデータ量でのファインチューニングの限界も率直に共有されており、現実的なAI開発の課題と対策を深く学ぶことができます。