IITP_AGI_STT：AGI向けSTT／LLM微調整実験リポジトリ

概要

IITP_AGI_STT は、BridgeDataV2 フォーマットを利用した LLM の微調整（fine-tuning）の例をまとめたリポジトリです。README の説明では「追加の研究開発のための LLM 微調整の例」を提供するとあり、学習結果やデモ用コード、実験で得られた出力（canary‑qwen‑2.5b_ft_result など）を含みます。音声認識（STT: Speech-to-Text）を想定した名称ですが、コアはデータ整備→微調整→APIデモのワークフロー提示であり、研究者やエンジニアが自分のデータやモデルに適用して実験を拡張するための出発点を提供します（約300字）。

リポジトリの統計情報

スター数: 10
フォーク数: 7
ウォッチャー数: 10
コミット数: 30
ファイル数: 22
メインの言語: Python

主な特徴

BridgeDataV2 フォーマットを使った LLM 微調整のサンプルワークフローを提供
デモ用の API（app.py）や api_demo ディレクトリによる推論・検証用コードを収録
実験成果を格納したディレクトリ（例: canary-qwen-2.5b_ft_result）を含み、モデル別の出力比較が可能
研究目的の出発点として再現・拡張しやすい構成

技術的なポイント

本リポジトリの核心は「BridgeDataV2 を介したデータ整備と LLM の微調整パイプライン」の提示です。BridgeDataV2 は命令応答形式やペアデータを標準化して管理するための形式で、これに従うことでデータの前処理やトークナイザー適用、教師データのバッチ化が容易になります。リポジトリにはデータ変換スクリプトや学習スクリプトの雛形が含まれていると推測され、Hugging Face の Dataset 互換フォーマットへの変換やトークン化の扱いが想定されています。

学習手法としては、完全微調整（full fine-tuning）だけでなく、実務的には LoRA 等のパラメータ効率的手法を併用することで計算資源や VRAM 要件を抑えられます。ファイル名に “qwen-2.5b_ft_result” とあることから、Qwen 系列の 2.5B モデルに対する微調整例や評価結果が格納されていることが示唆されます。実験ノート（ログ）や出力サンプルを参照することで、指示系データに対するモデルの応答傾向や問題点（誤答、名詞固有値の漏洩、長文の整形など）を把握できます。

運用面では app.py や api_demo ディレクトリを用いた簡易サーバー／API が提供されており、学習済みチェックポイントをロードして推論サービスを立ち上げる典型的な流れを再現できます。実際のデプロイ時には、モデルの量子化や ONNX 変換、バッチ推論、トークン制御などの最適化を検討する必要があります。また、データに含まれる個人情報や許諾の問題、合成データの品質管理（ラベルノイズ、アノテーション一貫性）にも注意が必要です。

ドキュメントは簡潔なため、外部依存（特定のモデルファイルや BridgeDataV2 の詳細仕様）を自分で満たす必要があります。研究用途での拡張例としては、評価指標（ROUGE、BLEU、EM、領域特化評価スイート）や few-shot/chain-of-thought の有無、対話履歴管理の比較、自己教師あり事前学習の併用などが考えられます。セキュリティ面では canary テスト（意図的にトリガーを埋め込み、情報流出を検出する手法）に関連したフォルダ名があり、モデルの機密性チェックを行っている可能性があります。

（約1200字）

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.gitignore: file
README.md: file
api_demo: dir
app.py: file
canary-qwen-2.5b_ft_result: dir

…他 17 ファイル

まとめ

BridgeDataV2 を使った LLM 微調整の実験例集。導入の土台として有用。

リポジトリ情報：

名前: IITP_AGI_STT
説明: 説明なし
スター数: 10
言語: Python
URL: https://github.com/iKnowLab-Projects/IITP_AGI_STT
オーナー: iKnowLab-Projects
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/121914888?v=4

READMEの抜粋： This repo offers the example of fine-tuning LLM with BridgeDataV2 for additional research and development.