MLX

機械学習エンジニアの奥村です。 今回は、Apple Silicon Mac上でLLMのファインチューニングを行い、HR（人事・採用）領域に特化したモデルを構築した取り組みを紹介します。 背景：汎用LLMの限界 技術選定 ベースモデル：GPT-OSS 20B 学習フレームワーク：MLX-LM 手法：LoRA データセットの準備 データソース 学習データ形式 トークン数の分布確認 実験設定 設定ファイル LoRAターゲット層の選定について 実行 学習時間とリソース使用量 評価 評価タスク 評価条件 結果 精度サマリー 判定理由の変化（例） 例：ID 9（B→C、不合格者の誤判定を修正） まとめ 参…