エッジデバイスへのAI実装を可能にするパラメータ効率的ファインチューニング（PEFT）

エッジデバイスへのAI実装を可能にするパラメータ効率的ファインチューニング（PEFT）とは

エッジデバイスへのAI実装を可能にするパラメータ効率的ファインチューニング（PEFT）とは、大規模言語モデル（LLM）のような巨大なAIモデルを、計算資源が限られたエッジデバイスや特定のタスク向けに効率的に適応させるための一連の技術を指します。親トピックである「LLMのファインチューニング」の一種でありながら、モデル全体のパラメータを更新するのではなく、ごく一部の追加パラメータや既存パラメータの低ランク近似のみを調整することで、学習コスト、メモリ使用量、ストレージ容量を大幅に削減します。これにより、スマートフォンやIoTデバイスといったエッジ環境でも、高性能なAIモデルを実用的に展開し、個別の要件に合わせたカスタマイズが可能となります。代表的な手法にはLoRA（Low-Rank Adaptation）などがあります。

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