PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）を用いた大規模言語モデルの高速最適化

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）を用いた大規模言語モデルの高速最適化とは

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）を用いた大規模言語モデルの高速最適化とは、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを、計算資源と時間の大幅な節約を伴いつつ効率的に行うための手法群です。数十億から数千億ものパラメータを持つLLMを特定のタスクに合わせて調整する際、モデル全体を再学習することは莫大なコストと時間を要します。PEFTは、この課題に対し、モデルのごく一部のパラメータのみを調整するか、あるいはモデルに小さな追加モジュール（アダプター）を導入し、そのモジュールのみを学習させることで対応します。これにより、ファインチューニングに必要な計算量とストレージ量を劇的に削減し、特に「クラウドでのファインチューニング」といったリソースが限られる環境や、多数のカスタムモデルを開発する必要があるシナリオにおいて、LLMの迅速かつ効率的な展開を可能にします。LoRA（Low-Rank Adaptation）やPrompt Tuningなどが代表的なPEFT手法として知られています。

このキーワードが属するテーマ