「最軽量」のローカルLLMはどのくらい使い物になるのか？実機で検証してみた

概要

パラメータ数5億の超軽量LLM「Qwen2.5 0.5B」を検証し、対話やコーディングには不向きな一方で、システム内部品としての活用の可能性を提示している。

詳細内容

本記事では、ローカルLLMの中でも最小クラスである「Qwen2.5 0.5B」の実用性を実機で検証しています。Ollamaを使用したインストール手順、400MBという驚異的なモデルサイズ、そして高速な応答性を紹介。検証項目として、基本的な日本語対話、ランディングページ（LP）の制作、VSCode拡張機能を通じたデバッグ作業を実施しました。結果として、日本語の乱れや複雑な指示への対応力の欠如が露呈し、一般的なチャットAIとしての利用は困難であると結論づけています。しかし、その存在意義は対話用ではなく、スマホやエッジデバイスにおける意図分類やJSON生成といった、AIシステム内部の特定タスクを担う軽量コンポーネントにあると考察しています。

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