XYZ-Aquila-SFT と Qwen3 を用いたツール呼び出し LLM の微調整完全ガイド

記事の3ポイント

1. 1

   エンドツーエンドの微調整パイプライン構築

   Hugging Face Transformers、PyTorch、PEFT を活用し、データストリーミングからモデル学習までの完全なワークフローを実装する手順が示されている。

2. 2

   ツール使用トラジェクトリの解析と変換

   マルチターンでのツール利用軌跡を解析し、構造化されたツール呼び出しを抽出して、メッセージ埋め込み形式と構造化形式の間でスキーマを変換する処理が含まれる。

3. 3

   Qwen3-0.6B における LoRA 微調整の実施

   アシスタント側の損失マスクを適用した Qwen 互換 ChatML を準備し、LoRA 技術を用いて Qwen3-0.6B モデルの性能向上を図る具体的な設定値が提示されている。