gpt-oss-20bモデルで多言語推論機能の微調整を実現するには？

2025-08-19

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多言語微調整のステップバイステップガイド

多言語推論を実装するには、以下のステップが必要です：

データ準備HuggingFace 多言語データセットをロードする (load_dataset('HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking'))、データセットには英語/スペイン語/フランス語のサンプルが含まれている。
LoRAコンフィギュレーション設定LoraConfig(r=8, lora_alpha=32)チューニングに重点を置くアダプターのパラメーターを指定するq_proj歌で応えるv_projとうしゃめん
モデルローディング使用PeftModel95%のパラメータを固定し、適応レイヤーのみを微調整したオリジナルモデルのパッケージング
トレーニング・コントロールTRLライブラリーmax_seq_length=2048歌で応えるbatch_size=4グラデーションチェックポイントの使用は、ビデオメモリを節約する。
言語指定推論時にシステムプロンプトに追加'Reasoning language: Spanish'アイソメトリック命令

完全な例はリポジトリにあります。finetune.ipynb24GBのGPU1つで、全プロセスに約6時間かかる。