要約:
- Low-rank adaptation（LoRA）はLLMや他の基本モデルを専門家に変換する高速かつコスト効率の良い方法で、AIモデルをカスタマイズして大規模に提供しやすくするためにIBM Researchが取り組んでいる。
- LoRAはモデルのカスタマイズを経済的にし、新しいスキルや知識を追加する際に前に学習した内容を上書きすることなく、モデルに新しい情報を注入する方法を提供している。
- LoRAにより、数百のカスタマイズされたモデルを簡単に提供できるため、推論時間が短縮され、カスタマイズされたAIモデルを展開するコストを低減できる。
考察:
LoRAはモデルのカスタマイズを効率的かつ柔軟に行う方法として非常に有用であると感じます。特に、モデルの更新をモデル自体から分離することで、モデル全体を再調整することなく、部分的に重みを微調整できる点は革新的だと思います。LoRAを活用することで、多様な業務ニーズに合わせてカスタマイズされたAIモデルを効率的に提供できる可能性があります。また、IBMとMITの研究者が提案するTrans-LoRAのような手法により、異なるモデル間でLoRAを移行させることが可能になり、柔軟性と拡張性が向上すると考えられます。
元記事: https://research.ibm.com/blog/LoRAs-explained