アダプター・チューニングを用いたモジュール型AIモデルの構築プロセス

アダプター・チューニングを用いたモジュール型AIモデルの構築プロセスとは

「アダプター・チューニングを用いたモジュール型AIモデルの構築プロセス」とは、事前学習済みの大規模AIモデルの基盤となる重みを固定し、特定のタスクやドメインに適応させるための小さな追加モジュール（アダプター）のみを学習させることで、効率的にAIモデルを構築・運用する手法です。このプロセスにより、モデル全体をファインチューニングするよりも計算リソースやストレージ要件を大幅に削減できます。アダプターは交換可能であり、これにより多様なタスクに対応するモジュールを組み合わせて、柔軟かつスケーラブルなモジュール型AIシステムを構築することが可能になります。これは、低コストなAIモデルのファインチューニング手法であるPEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）の一つとして位置づけられます。

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