gemma2-2b-jpn、日本語軽量モデルが登場。LLM-jpからも日本語が得意な軽量モデルが登場。楽しみになってきました。素人が少ないリソースで、独自データセットでファインチューニングすることもできるようになってきました。 引き続き、以前の挑戦に再トライしました。 bwgift.hatenadiary.jp データセット作成 対象論文は、ArXivのAPIを利用して"time series machine learning"のワードで検索した結果である、4500本の論文から無作為に1000件抽出したものとしました。得られたabstractからinstruct用データセットを作りました。まず、質問(question), 回答(answer), 理由(reason)を分析を実施しました。分析には、ローカルLLM（EZO-Common-9B-gemma-2-it-GGUF)を量子化をせずに用
