要約
- ファインチューニングは、言語モデルを特定のタスクに適応させるための最も人気のある技術の1つである。
- ただし、ほとんどの場合、これには大量のコンピューティングパワーとリソースが必要となる。
- 最近の進歩の中で、PeFT（パラメータ効率的ファインチューニング）やLow-Rank Adaptationメソッド、Representation Fine-Tuning、ORPOなどがある。
考察
ファインチューニングは言語モデルのパフォーマンスを向上させるための重要な手法です。最新の進歩により、パラメータ効率的なファインチューニング方法が開発されており、大規模なコンピューティングリソースが必要な課題を軽減する可能性があります。AI関連の分野では、これらの技術の進化が今後も注目されるでしょう。