Kishioka-Design https://blog.hatena.ne.jp/Kishioka-Design/ Kishioka-Designの日誌 https://www.kishioka-design.net/ テクノロジーニュース LoRA 大規模言語モデル LoRA（Low-Rank Adaptation）は、大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクやデータセットに適応させるための効率的なファインチューニング手法として、近年注目を集めています。従来のファインチューニング手法では、モデル全体のパラメータを更新する必要があり、計算コストやメモリ消費量が大きくなっていました。LoRAでは、モデルのパラメータを直接変更するのではなく、低ランクの行列を追加することで、更新するパラメータ数を大幅に削減し、効率的なファインチューニングを可能にします。 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.kishioka-design.net%2Fentry%2F2025%2F02%2F02%2F061038" title="LoRA（Low-Rank Adaptation）：大規模言語モデルの効率的なファインチューニング手法 - Kishioka-Designの日誌" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/K/Kishioka-Design/20250202/20250202060642.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-02-02 06:10:38 rich https://www.kishioka-design.net/entry/2025/02/02/061038 1.0 100%