小さいローカル LLM をファインチューニングしてタスクに特化させ、Unity で利用する
この記事で分かること
小規模なローカルLLMを特定タスク向けにファインチューニングし、Unityプロジェクトに組み込む方法が分かる。ファインチューニングの手順やUnityとの連携方法が具体的に解説されているため、ゲーム内のNPC対話やタスク自動化など、オフラインで動作するAI機能を実装したい開発者に役立つ。
詳細要約
小規模なローカルLLMをファインチューニングし、Unity上でタスク特化型のAIとして動作させる手法が実践できる。ファインチューニングにはLoRAなどの軽量手法を用いることで、学習コストを抑えつつ特定タスクへの適応が可能。Unityとの連携では、ONNX形式に変換したモデルをBarracudaなどの推論エンジンで読み込む手順が有効で、リアルタイム性が求められるXR開発での利用に適している。