# 2026年10月26日：追加学習に向けたデータと環境の準備

**追加学習による重み更新・学習済みモデルの公開・精度改善の実証は、まだ行っていません。**
今回公開するのは、学習候補のレビュー、評価データとの分離検査、ローカル環境と正式評価の準備です。

## 学習候補104件を、別のAIが点検

評価用データとは別に、初動の意図分類13ラベルを対象とした合成の学習候補104件を作成しました。
実利用者の会話・メール・個人記憶、外部の教師API出力は使用していません。
作成者は過去の開発結果を知っており、完全に独立したデータ作成とは扱いません。

作成者とは別のAIエージェントが104件すべてをレビューし、修正版も再確認しました。
相談を曖昧な操作依頼としたラベル1件、予定登録の文脈1件、不自然な表現7件を修正。
分割をまたぐ3組の判断パターンは、関連する場面ごと同じ側へまとめました。
元版を保存し、修正版v0.2は48場面・39意味グループ、学習候補92件・調整候補12件になりました。
件数を均等に戻すための補充はしていません。

これは独立したAIによるレビューで、人による確認や盲検ラベル付けではありません。
12件の調整候補はレビュー済みで全13ラベルを網羅せず、全分類のモデル選択や未見性能評価には不足しています。
候補はまだ学習投入の承認済みデータではありません。

## 近似警告は、消さずに扱いを記録

既存の保護対象300ファイルから抽出したテキストに対し、最新の発言だけでなく補助会話文も照合。
近似警告1件は、既に公開・使用済みの診断データにある開始時刻の質問との類似でした。
文章の書き換えや除外で警告を消さず、その診断データを既知で重なりのある参考値として扱う方針を記録しました。

最良の一致だけでなく全組合せを再検査し、元の評価400件の各分割では規定の文字列検査による完全一致・近似一致は0件。
元データと分割のハッシュは変更していません。正規化はNFKC・小文字化・空白/句読点除去、
12文字以上でSequenceMatcher比率0.82以上または文字4-gram Jaccard 0.5以上を近似とする条件です。
**文字列検査と学習候補内の意味レビューは、評価データとの意味的独立性の証明ではありません。**

## 小型モデルを動かす準備

Qwen3-1.7Bの固定版をローカル環境で使用し、LoRA rank 8 / alpha 16をq_proj・v_projへ組み込みました。
候補の固定revisionは `70d244cc86ccca08cf5af4e1e306ecf908b1ad5e`。
基盤のApache-2.0 LICENSE本文のハッシュを確認しています。将来の成果物の配布条件は別途確認します。

学習候補と調整候補を別々に変換し、入力は621～665トークン、切り捨ては0。
RTX 3060 8GBで、学習・評価本文とは別の合成環境確認文を使い、1,536トークンのforward/backwardを1回確認しました。
lossと追加部分の勾配は有限で、基盤重みは凍結。ピークのGPU割当メモリは約6.45GBでした。
optimizerの作成・更新step・重み保存は0です。勾配計算は重み更新ではなく、
optimizer状態を含む全学習のメモリ適合性・安定性・品質はまだ検証していません。

## 正式評価を先に整える

現行方式（GPT-6 Luna）、外部API候補（Claude Sonnet 5.5）、小型候補（Qwen3-1.7B）の3方式を比較対象に選びました。
これは比較対象の選定であり、3方式の正式な実測比較や本番採用の結果ではありません。
既存基盤モデルによる既知データの予備推論実験はありますが、追加学習の成果や独立した未見評価とは区別します。

クラウド上に空の保管基盤を用意しましたが、独立管理者はアサイン待ちです。
未見160件の作成・レビュー・投入・封印、実際の権限分離、内部からの読み書きと監査ログ到達の確認は未完了。
担当者のアサインまで正式評価と追加学習は保留し、管理者向け手順書、合成接続検証ツール、
評価プロトコルと合格基準案、費用管理の準備を進める計画です。

正式な評価条件を満たしてから追加学習へ進み、改善しなかった結果も記録します。
公開するのは集計・手法・限界で、評価本文・正解・私的ログ・認証情報・保管環境の詳細・モデル重みは含めません。

研究ページ：https://pocchito.com/ja/research

モデルカード：https://huggingface.co/rcrla/pocchito-context-model-research