qwen3-finetuned-omnicampus

qwen3-finetuned-omnicampus

概要

本リポジトリは、unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507 をベースモデルとして、 Omnicampus 用データでファインチューニングした日本語指示追従モデルです。

本モデルは LoRA で学習後、ベースモデルに merge した完全モデルです。 そのため、追加の adapter 読み込みは不要です。

---

学習目的

日本語の指示応答精度向上を目的として学習を行いました。

---

学習設定

• ベースモデル: unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507
• 手法: LoRA
• 形式: merge済みフルモデル
• 言語: 日本語

---

使用方法

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_id = "aa28/qwen3-finetuned-omnicampus"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)

prompt = "こんにちは"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

---

ライセンス

本モデルはベースモデル unsloth/Qwen3-4B-Instruct-2507　ライセンスに従います。 商用利用等については、ベースモデルの利用規約を確認してください。

---

注意事項

• 出力内容の正確性は保証されません。
• 利用者はベースモデルの利用規約を遵守してください。