このリポジトリでは、Hugging Face TRLライブラリとLoRA技術に基づいた微調整の例を、以下のステップで紹介しています：
- データセットをダウンロード使用
load_dataset以下のような多言語推論データセットをロードする。HuggingFaceH4/Multilingual-Thinking. - LoRAパラメータの設定定義
LoraConfig設定r歌で応えるlora_alphaなどで、ターゲット・モジュールを指定する（たとえばq_proj歌で応えるv_proj). - 積載モデルスルー
AutoModelForCausalLM.from_pretrained事前に訓練されたモデルをロードし、LoRA設定を適用する。 - 実装の微調整のリポジトリを参照してください。
finetune.ipynb微調整にはTRLライブラリを使用。 - モデルを保存する特定のタスク（例：多言語推論）のために微調整が完了した後、モデルを保存します。
このプロセスは、特定のデータセットにおけるモデルの性能を最適化するために適用される。
この答えは記事から得たものである。OpenAI GPT OSSモデルを微調整するためのスクリプトとチュートリアル集について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モデルの微調整にgpt-oss-recipesリポジトリを使用するには？
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