Groq × DPO で「ひらがなだけで答える LLM」をつくる - 合成データ生成から学習・評価まで -
Zenn / 4/12/2026
💬 OpinionDeveloper Stack & InfrastructureTools & Practical UsageModels & Research
Key Points
- 合成データ生成を起点に、「ひらがなだけで応答する」振る舞いを学習させるLLM開発手順を整理している
- Groqを用いた推論/学習基盤と、DPO（Direct Preference Optimization）による嗜好学習を組み合わせ、目的制約付きの出力制御を狙う
- 学習データ作成から選好（ラベル/比較）の作り方、評価までを一連の流れとして説明し、実装に落とし込みやすい
- ひらがな制約のようなフォーマット制約を、ポリシー/後処理ではなく学習で実現するアプローチの有用性を示している
はじめに
LLM に「ひらがなだけで答えて」と指示しても、漢字やカタカナが混ざった回答が返ってくることはよくあります。これは、子ども向け教育アプリや日本語学習者向けツールでは致命的な問題です。
本記事では、Groq API で合成データを生成し、DPO (Direct Preference Optimization) で Llama 3 8B を微調整して、「ひらがなだけで答える LLM」を実際につくる過程を紹介します。
使ったもの
Groq API (kimi-k2-instruct)
Unsloth + TRL (DPOTrainer)
Llama 3 8B (4bit量子化)...
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