Liquid AI、AIエージェント向けファインチューニングツールをリリース

Liquid AI は、AIエージェント向けのファインチューニングツール「Liquid Harness」をリリースしました。この自律エージェントは、ユーザーが平易な英語でタスクを記述するだけで、データパイプラインの作成からモデルのデプロイまでを自動化し、機械学習の経験を必要としません。例えば、ユーザーがコマンドラインで lqh --auto ./my-task を実行すると、システムは自動的にルーブリック（評価基準）の生成、サンプルデータの生成、LLM 判定器によるスコアリングとフィルタリング、ベースラインの実行、教師ありファインチューニング（SFT）、直接選好最適化（DPO）を行い、デプロイ可能なモデルチェックポイントを出力します。パイプラインは複数のステージで構成されます：仕様定義（spec）、ルーブリック作成（rubric）、データ生成（data gen）、フィルタリング（filter）、ベースライン（baseline）、SFT、DPO、評価（eval）、チェックポイント（checkpoint）。各ステージは独立したコンポーネントであり、ユーザーはいつでも停止、確認、手動介入できます。全体のプロセスは数十分で完了し、従来のファインチューニングに必要な時間を大幅に短縮します。

Liquid Harness の主な利点はその自動化にあります。単一のコマンドでシステムがすべての作業を自律的に完了します。データ生成は並行して行われ、LLM 判定器がユーザー定義のルーブリックに基づいてサンプルをスコアリング・フィルタリングするため、トレーニングに使用されるデータセットは厳選されたものになります。例えば、ある実行では 2000 個のサンプルが生成され、フィルタリング後に 1427 個が保持され、SFT のスコアがベースラインの 4.1 から 6.8 に向上し、DPO の反復後には 7.4 に達しました（ベースライン比 +3.3）。このエンドツーエンドの自動最適化フローにより、モデルのカスタマイズがこれまでになく簡単になります。

Liquid AI の公式ツールとして、Liquid Harness は Liquid Foundation Models（LFM）専用に設計されており、デフォルトのベースモデルは LFM2-1.2B-Instruct です。LFM シリーズは小型でありながら高性能で、さまざまな環境で動作します。現在はプライベートベータ版であり、アクセスするにはメールアドレスを登録してインストールリンクを受け取る必要があります。Liquid AI は、Liquid Harness を使えば半日で最初のモデルをカスタマイズできると述べています。このツールのリリースは、AI モデルのファインチューニングを一般化する重要な一歩であり、非専門家でもカスタム AI モデルを迅速に構築できるようになります。