PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）による少量データでの特定タスク適応

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）による少量データでの特定タスク適応とは

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）による少量データでの特定タスク適応とは、大規模な事前学習済みモデルを特定のタスクに効率的に適応させるための手法群です。これは、親トピックである「少量データ学習」の文脈において極めて重要な技術であり、モデルの全パラメータを更新する従来のファインチューニングとは異なり、ごく一部の追加パラメータや既存パラメータの一部のみを更新することで、計算リソースやストレージの消費を大幅に抑えつつ、高い性能を発揮します。これにより、限られたデータや計算資源でも、大規模モデルの強力な汎用性を活かして、特定の専門タスクへ迅速かつ効果的にモデルをカスタマイズすることが可能になります。LoRA（Low-Rank Adaptation）などが代表的な手法です。

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