LoRA (低ランク適応) は、大規模AIモデルのファインチューニングの効率性をどのように向上させるのでしょうか？

Transformerベースのアーキテクチャなど、大規模AIモデルのファインチューニングは、計算コストが高く、膨大なメモリリソースを必要とします。Low-Rank Adaptation (LoRA) は、モデルの性能を損なうことなく、ファインチューニングの計算およびストレージのオーバーヘッドを大幅に削減する効率的な手法です。 LoRAは、事前学習済みモデルの元の重みを凍結し、ネットワークの特定の層（通常はTransformerの注意層）に低ランク行列を導入することで機能します。モデルのすべてのパラメータを更新する代わりに、LoRAは、事前学習済みモデルの出力を調整する、学習可能な小さなランクの行列を注入します。この方法により、学習可能なパラメータの数を減らしながら、元のモデルにエンコードされた知識を保持します。 LoRAのファインチューニングにおける主な利点 計算コストの削減 – LoRAはパラメータの小さなサブセットのみを変更するため、GPUとメモリの使用量を削減し、コンシューマーグレードのハードウェアでのファインチューニングを可能にします。 パラメータ効率 – LoRAは、完全なファインチューニングに比べて学習可能なパラメータの数を大幅に削減するため、大規模モデルをドメイン固有のタスクに適応させるのに最適です。 トレーニング時間の短縮 – 更新するパラメータが少なくなると、LoRAはトレーニングプロセスを高速化し、カスタマイズされたAIモデルの迅速な展開を可能にします。 事前学習済み知識の維持 – カタストロフィックな忘却につながる可能性のある従来のファインチューニングとは異なり、LoRAは元のモデルの機能を維持しながら、新しいタスクでのパフォーマンスを向上させます。 マルチタスク適応を実現 – LoRAを使用すると、単一のベースモデルを複数のタスクに対して効率的にファインチューニングできるため、複数の完全にファインチューニングされたモデルを保存する必要がなくなります。 LoRAは、生成AI（Gen AI）およびNLPベースのアプリケーションにおいて、企業が最小限のリソースで大規模モデルをファインチューニングできるようにする、ゲームチェンジャーとなっています。Gen AIおよび機械学習の認定資格を通じてLoRAやその他のファインチューニング技術を学ぶことは、AI主導の世界で専門家が優位に立つのに役立ちます。