Parameter-Efficient Fine-Tuning
パラメータ効率のよいファインチューニング大規模モデルの全重みを更新する代わりに、追加パラメータや一部の層だけを学習する方法です。計算量や保存容量を抑えやすく、LoRAやAdapterなど複数の手法を含みます。
公式・公的資料で確認Parameter-Efficient Fine-Tuningは、事前学習済みモデルの本体を大部分そのまま残し、少数のパラメータや追加層だけを調整して下流タスクへ適応させる方法の総称です。これにより、モデル全体を複製して学習する場合と比べて、学習時のメモリ、保存容量、用途ごとの差分管理を抑えられることがあります。実際の効率と性能は、採用するPEFT手法、モデル、データ、ハイパーパラメータで変わります。 PEFTは、巨大モデル全体を更新せず、少数の追加パラメータを学習して用途適応する考え方です。 学習対象を絞ることで計算資源や保存容量を抑え、複数タスク向けの調整を扱いやすくします。 現在はLoRAなど手法ごとの表現力、ベースモデルとの互換性、追加パラメータの管理と評価を確認します。