LoRAを用いたモジュール型継続学習：効率的な特定タスク追加の設計パターン

LoRAを用いたモジュール型継続学習：効率的な特定タスク追加の設計パターンとは

「LoRAを用いたモジュール型継続学習：効率的な特定タスク追加の設計パターン」とは、大規模言語モデル（LLM）などの事前学習済みモデルに対し、LoRA（Low-Rank Adaptation）技術を適用することで、新しいタスクを学習する際に既存の知識を効率的に保持しつつ、モデルの特定部分のみを更新する継続学習の手法です。これは、ファインチューニングにおける「壊滅的忘却」や計算コスト増大といった「継続学習の課題」に対する革新的な解決策として注目されています。この設計パターンにより、ベースモデル全体を再学習することなく、モジュール的に特定タスクの専門知識を追加することが可能となり、運用コストと環境負荷の削減に貢献します。

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