大規模言語モデル（LLM）は自然言語処理の分野に革命をもたらしましたが、特定のタスクや分野と完全には一致していません。効率的にLLMを最適化する「ファインチューニング」の手法が重要です。
このチュートリアルでは、事前に学習されたLLMに特定のデータセットを用いて追加学習を行い、性能を改善し、トレーニングコストを削減し、より正確なタスク特化の結果を得る方法を探ります。
特に注目されるのがLoRAと呼ばれる方法で、全ての重みを微調整するのではなく、重み行列を近似するより小さい２つの行列だけをファインチューンするのです。
更に進化したQLoRAは、この行列を低いビット数で表現し、メモリ効率を上げつつも効果は保持しています。
最終的に、言語モデルを特定の用途に合わせて調整することで、AIシステムはさらに知的かつ効率的になることが期待されます。
出典 : https://dassum.medium.com/fine-tune-large-language-model-llm-on-a-custom-dataset-with-qlora-fb60abdeba07