今回は、M5 Pro・64GBのMacBook Proを使い、32B級のローカルLLM、RAG、ファインチューニングに挑戦した3連休の実験記録を深掘りします。モデル取得など準備時の通信は必要ですが、回答モデル・埋め込みモデル・ベクトルDBをローカルに置き、Wi-Fiを切った状態でも推論できることを確認しました。動くことと業務で使えることの違い、RAGの検索漏れや引用不備、ファインチューニングで生まれた「もっともらしい嘘」、個人情報マスキングの見落としなど、実際の失敗から得た教訓を紹介します。中小企業が安全に生成AIを試すための、役割分担と独立した検証の重要性を分かりやすく解説します。
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