スパース微調整（Sparse Fine-tuning）による推論時の計算量削減アプローチ

スパース微調整（Sparse Fine-tuning）による推論時の計算量削減アプローチとは

スパース微調整（Sparse Fine-tuning）による推論時の計算量削減アプローチとは、大規模言語モデル（LLM）などの事前学習済みモデルを特定のタスクに微調整する際、モデルのパラメータの一部を意図的にゼロにすることで、モデルを疎（スパース）化する手法です。これにより、推論時に必要な計算資源やメモリ使用量を大幅に削減し、モデルの高速化と効率化を図ります。これは、推論高速化手法の中でも、モデル構造そのものに最適化を施すアプローチの一つとして位置づけられます。

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