30秒でわかる要点
大規模モデルの元の重みは固定したまま、小さな低ランク行列を追加してその部分だけを学習するファインチューニング手法。必要な計算量やメモリを大きく減らせる。
「LoRA」の練習問題
当サイトの練習問題から、この用語に関係する問題をピックアップしました。
Q1LoRA（Low-Rank Adaptation）の目的として正しいものはどれか。
- 大規模モデルを効率的にファインチューニングするため、低ランク分解で更新を近似
- 精度を向上させる
- 計算量を増加させる
- パラメータを完全に凍結
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正解：A
LoRAは追加パラメータを最小限に抑えながら、効果的なファインチューニングを実現します。
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