LoRA（Low-Rank Adaptation）によるパラメータ効率化と過学習の回避策

LoRA（Low-Rank Adaptation）によるパラメータ効率化と過学習の回避策とは

LoRA（Low-Rank Adaptation）によるパラメータ効率化と過学習の回避策とは、大規模な事前学習済みモデルを特定のタスク向けにファインチューニングする際に、更新するパラメータ数を大幅に削減し、計算効率を高めながら過学習を抑制する手法です。この技術は、モデルの既存の重みを固定し、その上に低ランクの行列として表現される小さな差分行列を追加学習することで機能します。これにより、全パラメータを更新する場合と比較して、学習に必要なメモリと計算資源を劇的に削減できます。親トピックである「過学習の回避策」という文脈では、LoRAは少ないデータでモデルを微調整する際に、モデルが特定の訓練データに過度に適合しすぎることを防ぎ、汎化性能を維持・向上させる有効な手段として位置づけられます。

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