【実践】Gemma4-31BをQLoRAで日本語エージェントに特化させる手順とベンチマーク
AI要約
Gemma4-31BをQLoRAで日本語エージェントに特化させた実装レポートです。ClippableLinearやmm_token_type_idsといったGemma4特有のハマりポイント解決法を公開。1,546サンプルでファインチューニングした結果、Function Calling・Multi-step ReActで+2.0の性能向上を達成。Claude Codeのトークン消費削減を目指すローカルサブエージェント構築の実践的なノウハウが詰まっています。



