llama2-13Bを日本語マルチターンデータセットで訓練したモデルを公開しました

llama2-13Bを日本語マルチターンデータセットで訓練したモデルを公開しました｜shi3z

著者が Llama 2 13B を日本語の複数往復会話データで追加学習し、モデルを公開した記録。MeZO に会話タスクを追加する変更点と実行設定を掲載している。

会話履歴を入力、最後の発話を正解として扱うデータセット処理を実装。テンプレートと起動スクリプトの変更、学習コマンド、Hugging Face 上の成果物への導線を紹介する。

学習・学習対応：会話データを MeZO のタスクへ組み込むコード／確認 2026-09-15／https://note.com/shi3zblog/n/na7e70be1d5a0

学習・再現情報：学習設定と公開モデルへの参照／確認 2026-09-15／https://note.com/shi3zblog/n/na7e70be1d5a0

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：約30時間は著者環境の実績。本文に定量的な学習前後比較はなく、改善の程度や公開コードのそのままの再現性は別途検証が必要。

出典：shi3z「llama2-13Bを日本語マルチターンデータセットで訓練したモデルを公開しました」／公開・更新情報：2023-12-02／確認日：2026-09-15／https://note.com/shi3zblog/n/na7e70be1d5a0

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