Low-Rank Adaptation（低ランク適応）の略です。用法は分野ごとに異なるため、前後の文脈を確認します。

LoRA

読み方は「ローラ」。意味と使われ方を根拠つきで確認できます。

LoRA

ローラ

公式・公的資料で確認

30秒で分かる答え

LoRAは、Low-Rank Adaptationの略で、元のモデル重みを固定し、低ランクの行列を追加して学習する方法です。学習するパラメータを大幅に減らせるため、PEFTの代表的な手法として使われます。設定や対象モデルによって性能とメモリ使用量は変わります。

低ランク行列を追加してモデルを効率的に調整する手法

分野別の意味

generative-ai

低ランク適応

元のモデル重みを固定し、Transformerの層などへ追加した低ランク行列だけを学習する方法です。学習パラメータを減らしやすい一方、ランクや挿入位置などの設定で結果が変わります。

公式・公的資料で確認

掲載データの使用場面

PEFTFine-tuningLLMモデル適応省メモリ学習

断定を避けるポイント

LoRA原論文とHugging Face公式資料で、元重みを固定して低ランクの学習可能行列を追加する方法を確認した。PEFTの一種として記録する。

正式名称と用法

確認日・出典

確認状態

公式・公的資料で確認

最終確認

2026/8/21

調査した根拠と項目別の確認履歴をもとに掲載しています。

正式名称、意味、使われる分野を分けて記録しています。