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  <author_name>bwgift</author_name>
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  <blog_title>地平線まで行ってくる。</blog_title>
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    <anon>LLM</anon>
    <anon>Colab</anon>
    <anon>Python</anon>
    <anon>自然言語処理</anon>
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  <description>gemma-3-270m-itはコンパクトで、Googleさんからもfull_finetuneするコードが公開されています。〇〇風なチューニングではなく、QAセットで情報追加にチャレンジしてみます。ベースはGoogleさんが提供したColabノートを利用します。ColabのL4環境で実行します。 コンピュータサイエンスの番号選択式回答とSQL式回答のデータセットを２つhugginfaceからお借りし、整形してが5ehochs学習させました。出力のフォーマットは整います。短い学習でもいい感じの出力が得られます。SQLはそれらしい式がでますが、完全な正解には、もっとがっつり学習データが必要なのかも…</description>
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  <published>2025-08-23 14:50:42</published>
  <title>gemma-3-270m-itをColabでfull_finetune #2</title>
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