LoRA

LoRAとは、人工知能の分野における機械学習モデルの効率的な適応手法の一つであり、大規模なモデルの全パラメータを書き換えるのではなく、一部の低ランク行列のみを追加学習させる技術を指します。元のモデルの重みパラメータを固定したまま、別途小さな行列を導入して学習を行うことで、モデル全体の構造を大きく変更せずに特定のタスクやスタイルへ最適化することが可能です。この手法により、巨大な事前学習済みモデルを扱う際のハードウェアに対する負荷を大幅に軽減しながら、高い精度を維持したカスタマイズを実現しています。近年では、言語モデルだけでなく画像生成モデルの微調整など、さまざまな領域で広く活用されている標準的な手法となっています。