言語モデルのファインチューニング

言語モデルのファインチューニング｜Hugging Face

言語モデルを特定の用途に合わせる追加学習と評価の講座。

LLMを用途へ適応させるための、追加学習と評価の講座です。教師あり学習、チャットテンプレート、選好の調整、視覚言語モデルを扱い、TRLやTransformersの実習を案内しています。Python、機械学習、PyTorch、Transformerの基礎を持つ開発者向けの構成です。

原題：smol course

講座の内容・扱う内容：教師あり追加学習、評価、選好の調整、視覚言語モデルを扱う。／確認 2026-09-15／https://huggingface.co/learn/smol-course/unit0/1

講座の内容・前提・環境：Python、機械学習、PyTorch等とTransformerの基礎。GPUの利用を推奨。／確認 2026-09-15／https://huggingface.co/learn/smol-course/unit0/1

講座の内容・公開・保守状況：強化学習と合成データの章は今後の月の公開予定として表示。全章公開済みとは扱わない。／確認 2026-09-15／https://huggingface.co/learn/smol-course/unit0/1

対象：LLMの基礎と学習フレームワークの経験があり、用途に合わせた追加学習を検証したい開発者。。形式：Web講座・コード演習。言語：英語の公式教材を日本語で紹介。本文の対応言語やブラウザ翻訳を確認。。利用条件：公開教材。アカウントや実習の計算資源・API費用は別途確認。

確認事項（編集部）：強化学習と合成データの章は今後の月の公開予定として表示。全章公開済みとは扱わない。

出典：Hugging Face「smol course」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://huggingface.co/learn/smol-course/unit0/1

追加学習の効果を、学習前のモデルと同じ条件で確かめたい

編集部の整理 · 2026-09-15

好ましい出力が一つ得られても、対象の仕事全体で改善したとは判断できません。学習に使わない入力を先に用意し、元のモデルと追加学習後のモデルを同じ観点で確認します。特定の出力への適応と、それ以外の応答の変化を分けて記録する学び方を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 用途と評価例を先に決める：求める出力形式、必要な情報、避けたい誤りを定義します。評価用の例を学習用から分け、元のモデルの応答も保存します。

2. データ形式と実行条件を確認する：チャットの役割、テンプレート、入力長を点検します。モデル・データの利用条件と、GPUなどの環境を確認します。

3. 改善と副作用を並べて読む：同じ評価例で追加学習前後を照合します。対象外の入力や答えられない質問も含め、実行条件と変更点を記録します。

強化学習と合成データには今後の公開予定が表示されています。公開教材の費用と計算環境の費用、基礎修了と全課程の認定条件を分けて確認してください。