「LLMのパラメータ効率的なファインチューニング（PEFT）：包括的な紹介」

Efficient Parameter Fine-Tuning of LLM Comprehensive Introduction

ハギングフェイス、GoogleのVertex AI、そして最終的にOpenAIが使用するPEFTメソッドの概念的な調査

大規模言語モデル（LLM）は、その名前の通り非常に大きいです。これらのモデルは通常、7から700億のパラメータを持っています。700億のパラメータモデルを完全な精度でロードするには、280GBのGPUメモリが必要です！そのモデルをトレーニングするには、何百万または数十億のドキュメントにわたって何十億ものトークンを更新する必要があります。これらのパラメータを更新するために必要な計算は大きいものです。これらのモデルの自己教師ありトレーニングは高額であり、企業には最大1億ドルの費用がかかります。

私たちのような他の人々にとっては、これらのモデルにデータを適応させることに大きな関心があります。限られたデータセット（比較して）や計算能力の不足にもかかわらず、コストの一部で主要プレイヤーを超えるモデルを作成するにはどうすればよいのでしょうか？

ここで、パラメータ効率の高いファインチューニング（PEFT）の研究分野が重要な役割を果たします。私たちは、詳細に探求する予定のさまざまな技術を通じて、これらのモデルの一部を拡張することで、目標とするタスクに適したモデルを作成することができます。

この記事を読んだ後、ハギングフェイスで適用される各PEFT技術を概念的に理解し、それらの違いを区別することができるでしょう。この記事の前に私が見つけた最も役立つ概要の1つはRedditのコメントからでした。また、pytorch lightningの作成者であるlightning.aiからも別の優れた記事が利用可能です。さらに、この記事の大部分はLiali et al [2]によって執筆された包括的な調査に基づいています。私の記事では、この資料をレビューする中で特定したギャップに対処することを目指しています。執筆時点では、この記事はハギングフェイスライブラリに存在するすべてのPEFTメソッドに関する概念的なガイドとして機能します。読者にとっての目標は、この分野の基本的な理解を持って他のPEFT技術の研究文献に取り組むことです。

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自己反省の瞬間：ファインチューニングの時期は来たのか

私は以前、LLMのファインチューニングに関する考慮事項についての記事を書きました。そして、In-Context Learningを通じて同等のパフォーマンスを実現する方法についても述べました…

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