Dataset Generator for Fine-tuning:言語モデル微調整用データセット生成ツール

Tool

概要

「Dataset Generator for Fine-tuning」は、言語モデルの微調整に必要なトレーニングデータセットを、テキストやPDFファイルから自動的に生成するためのツールです。Streamlitを用いたGUIにより、非エンジニアでも直感的に操作可能。Gemini、Claude、OpenAIなど複数のAIモデルを活用し、質の高い質問応答ペアを多様なフォーマットで出力できます。これにより、データ準備工数を大幅削減し、モデルの性能向上に貢献します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 13
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 13
  • コミット数: 13
  • ファイル数: 10
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • テキストファイルやPDFから簡単に質問応答ペアを生成
  • Gemini、Claude、OpenAIなど複数のAIモデルに対応
  • Streamlitによる使いやすいWeb UIを提供
  • 複数モデル対応のフォーマットでデータセットを出力可能

技術的なポイント

本ツールは、言語モデルの微調整に必要なデータセット作成の効率化を主眼に置いて開発されています。まず、入力としてテキストやPDFファイルを受け付け、内容を解析・抽出します。PDFのテキスト抽出処理は、レイアウトやフォーマットの違いに強く、広範囲の文書に適用可能です。次に、抽出したテキストをもとにAIモデルを呼び出して質問応答ペアを自動生成します。この段階で、GeminiやClaude、OpenAIのAPIを選択可能にすることで、ユーザーはモデルの特性やコスト、利用環境に応じて柔軟に切り替えられます。

質問応答ペアの生成では、単なるキーワード抽出に留まらず、文脈理解に基づいた自然なQ&Aを作成。これにより、微調整データの品質が向上し、モデルの性能改善に直結します。さらに、生成したデータは各種フォーマット(JSON、CSVなど)で出力可能で、異なる機械学習フレームワークやパイプラインに即座に組み込めます。

技術スタックとしてはPythonをメインに据え、Streamlitでフロントエンドを構築。これにより、複雑なコマンドライン操作やスクリプト編集を必要とせず、誰でもブラウザ上で操作・プレビュー、データ生成まで完結できます。環境設定は.envファイル形式で管理し、APIキーなどの秘匿情報も安全に扱える設計です。

また、コード構造はモジュール化されており、dataset_generator.pyが中心的な処理ロジックを担います。app.pyはStreamlitアプリのエントリーポイントとしてUIとバックエンド処理を連携。こうした設計により拡張性やメンテナンス性が高く、新たなAIモデルの追加やフォーマット対応も容易です。

このように、「Dataset Generator for Fine-tuning」は、高品質な微調整データセット作成を自動化しつつ、誰でも扱える操作性を両立。最新のAIモデル群を活用し、研究開発やプロダクト改善に不可欠なデータ準備の負担を大幅に軽減する点が大きな技術的魅力と言えます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • QUICKSTART.md: 簡単なセットアップ方法や使い方を説明
  • README.md: プロジェクトの概要と詳細説明
  • app.py: Streamlitアプリのエントリーポイント、UIと処理の連携を担当
  • dataset_generator.py: データセット生成ロジックのコアモジュール
  • env_template.txt: 環境変数設定のテンプレートファイル
  • requirements.txt: Python依存パッケージ一覧
  • utils.py: 補助的なユーティリティ関数群
  • static/: 静的リソース(画像等)格納ディレクトリ
  • tests/: テストコード格納ディレクトリ
  • config/: 設定ファイルやモデルパラメータ管理用ディレクトリ

まとめ

言語モデル微調整のための高品質データ生成を手軽に実現する優れたツール。

リポジトリ情報: