QLoRA

term_id: qlora

Category: training_techniques

Definition

QLoRAは、低ランク適応（LoRA）と4ビット量子化を組み合わせることで、巨大なモデルのファインチューニングに必要なメモリフットプリントを大幅に削減します。重みを4ビット形式で保存し、小さなアダプター層を追加することで、少ないリソースでも高精度な調整を可能にします。

Summary

4ビット量子化と低ランクアダプターを使用して、大規模言語モデルを効率的にファインチューニングするための手法である、量子化低ランク適応。

Key Concepts

  • 低ランク適応
  • 4ビット量子化
  • メモリ効率
  • ファインチューニング

Use Cases

  • コンシューマーGPUでのファインチューニング
  • リソース制約のある環境
  • モデルの迅速な反復開発

Code Example

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from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
model = get_peft_model(base_model, config)

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