小型ローカルLLMをLoRA SFTで分類特化しUnity連携

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• 小型ローカルLLMをLoRA SFTでファインチューニングし、特定タスク（問い合わせ文のカテゴリ分類）に特化させました。
• MLX上でLoRA（Low-Rank Adaptation）を用い、モデルの重み差分を学習して挙動を調整しました。
• 教師データはClaudeの出力を増幅・品質ゲート確認後に学習・評価・テストへ分割して使用しました。
• 学習後、LoRA重みをベースに融合し、Unityで利用できる形まで実装・デモしています。
• ローカル環境で完結しやすい点と、LoRAの合成可能性が実務的に注目されています。