PEFT (Parameter Efficient Fine Tuning)とは
PEFT (Parameter Efficient Fine Tuning)とは、PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）は
読み: ピーイーエフティー
PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）は、大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクに適応させるための効率的な手法群である。モデル全体のパラメータを更新するのではなく、一部のパラメータのみを調整することで、計算コストとストレージ要件を大幅に削減できる。これにより、リソースが限られた環境でも、高性能なLLMの利用が可能になる。
PEFTのメリット
PEFTの主なメリットは、計算コストの削減とストレージ効率の向上である。モデル全体をファインチューニングする場合と比較して、学習に必要な計算リソースが大幅に少なくなる。また、調整されたパラメータのみを保存すればよいため、ストレージ要件も低減される。さらに、元のLLMを共有し、タスクごとに異なるPEFTモジュールを適用することで、柔軟なモデル運用が可能になる。
代表的なPEFT手法
LoRA (Low-Rank Adaptation) は、事前学習済みの重み行列に低ランク行列を追加し、それらの行列のみを学習する手法である。Prefix-Tuningは、入力テキストの先頭に学習可能なprefixを追加し、モデルの挙動を制御する。Adapterは、既存のネットワーク層の間に小さなモジュールを挿入し、それらのモジュールのみを学習する。これらの手法は、それぞれ異なるアプローチでパラメータ効率を実現している。
PEFTの応用例
PEFTは、テキスト生成、質問応答、テキスト分類など、さまざまな自然言語処理タスクに適用できる。例えば、特定のドメインの知識をLLMに注入したり、特定のスタイルでテキストを生成するように調整したりすることが可能である。また、複数のタスクを同時に学習するマルチタスク学習にも適しており、リソース効率の高いモデル開発に貢献する。
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