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#ファインチューニングの記事一覧
2件の記事があります。
学習・ファインチューニング
QLoRAとは？4bit量子化で大規模モデルを省メモリにファインチューニングする技術
QLoRAは、事前学習済みLLMを4bit量子化したまま凍結し、LoRAだけを学習して大規模モデルを少ないGPUメモリで調整する技術です。NF4、Double Quantization、Paged Optimizerの仕組みと、実務での使い道を日本語で整理します。
参照論文：QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
学習・ファインチューニング
LoRAとは？少ない学習パラメータで大規模モデルを適応させる低ランクファインチューニングを解説
LoRAは、事前学習済みモデル本体を凍結したまま、低ランク行列だけを学習して新しいタスクに適応させる手法です。なぜ軽くて強いのか、仕組み、実験結果、実装へのヒントを日本語で整理します。
参照論文：LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models