Qwen3のファインチューニング・モデルの応答精度を特定領域で向上させるには？

2025-08-28

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ドメイン適応力強化フルプロセス

専門的な分野でパフォーマンスを飛躍的に向上させるには、データエンジニアリングとトレーニング戦略の相乗的な最適化が必要です：

データ準備段階プロジェクトが提供するフォーマットで、最低5000件のドメインQAデータを収集することが推奨される。dirty_chinese_dpo.json問題と解答には、(1) 問題と解答の完全な文脈 (2) 分野の専門用語 (3) 典型的な誤りの例、を含めるべきである。
トレーニング戦略の選択::
- 基本的な能力構築：フルデータファースト（SFT）による教師あり微調整train_sft_dirty.py3～5ラウンドのトレーニング
- ファイン・キャリブレーション：ORPOアルゴリズムを使用したプリファレンス・アライメントRL_FineTuning/train_orpo.pyスクリプトを使用し、ドメインの専門家がラベル付けした優位性サンプルを注入する。
検証方法プロジェクト推論スクリプトは、バッチテストモード (--mode batch)、自動評価によって200の検証セットを準備することが推奨される。

特記事項：純粋に生成的なリスクを避けるため、医療／法律などのリスクの高い分野では、知識検索モジュールを重ねることを推奨する。