アダプタ融合

アダプタ融合とは、大規模な事前学習済みモデル本体のパラメータを固定したまま、特定のタスクやドメインに適応させるために挿入された複数の小規模な補助モジュールであるアダプタを、効率的に統合して活用する技術を指します。元のモデル全体を再学習するフルファインチューニングと比較して、更新すべきパラメータ数を劇的に削減できる点が大きな特徴です。これにより、限られた計算資源やメモリ環境であっても、多様なタスクに特化した高性能なAIモデルを迅速に構築することが可能となります。近年の深層学習や自然言語処理の分野において、マルチタスク学習やモデルの軽量化、効率的な知識転移を実現する重要な手法として広く研究および応用が進められています。