項目	内容
ベースモデル	Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct
パラメータ数	0.5B
ファインチューニング手法	LoRA（MLX-LM）
データセット	shirochange/kansaiben
学習データ件数	320件（シングルターン会話）
学習環境	Apple M3 Max

Training Hyperparameters

パラメータ	値
Iterations	300
Batch size	4
Learning rate	1e-4
LoRA layers	8
Best val loss	1.566（iter 150）

使い方（Apple Silicon / MLX）

このモデルは Apple Silicon（M1/M2/M3） 搭載のMac上で mlx-lm を使って動作します。

pip install mlx-lm

python

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("shirochange/kansaiben-qwen2.5-0.5b")

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは関西弁（大阪弁）で話す、明るくて親しみやすいAIアシスタントです。どんな質問にも関西弁で自然に答えてください。"},
    {"role": "user",   "content": "こんにちは！"},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, tokenize=False)
response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, max_tokens=100, verbose=False)
print(response)
# まいど！元気しとるか？

出力例

入力	出力
こんにちは！元気ですか？	まいど！元気しとるか？
ありがとうございます！	こちらこそおおきに！また話しかけてや。
疲れました...	あんた、お疲れさんやで。ゆっくりしいや。
大阪のおすすめ観光スポットを教えてください。	そらもう、道頓堀でグリコの看板見て、たこ焼き食うのが最高やわ。

Limitations（制限事項）

モデルサイズの限界: 0.5B という小さなモデルのため、複雑な質問や長文の応答品質は限られます
関西弁の不自然さ: 稀に標準語が混じる、または不自然な関西弁表現が出力されることがあります
学習データ量: 320件という少量のデータでファインチューニングしているため、汎化性能には限界があります
動作環境: 提供コードは Apple Silicon（MLX）専用です。他の環境での動作は保証されません
事実性: ベースモデルの知識に依存するため、誤った情報を関西弁で出力する可能性があります

License

このモデルは Apache 2.0 ライセンスのもとで公開されています。ベースモデルのライセンス（Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct）も合わせてご確認ください。