01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
モデルアダプターは、基盤となる事前学習済みモデルを固定し、追加した小規模なパラメーターだけを学習するパラメーター効率のよいファインチューニング手法です。LoRA、IA3、AdaLoRAなどが含まれます。学習対象が少ないため、モデル全体を微調整する場合より、学習時の勾配やオプティマイザー状態に必要なメモリを抑えられます。また、アダプターだけを保存、共有、読み込みでき、同じ基盤モデルに複数のアダプターを追加して用途ごとに切り替えることも可能です。ただし、アダプター単独では基盤モデルとして動作せず、対応する基盤モデルとの組み合わせが必要です。利用できる方式や切り替え機能は、使用するライブラリや提供環境によって異なります。
02 / IN PRACTICE
Model Adapterの活用例
たとえば、こんな場面で
共通の基盤モデルを用意し、問い合わせ対応用と文書分類用に別々のアダプターを学習して保存する使い方が考えられます。必要な用途に応じてアダプターを読み込み、基盤モデルを複製せずに振る舞いを切り替えます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用前に、アダプターが対象の基盤モデルやライブラリに対応しているかを確認します。保存物には基盤モデル本体が含まれない場合があるため、アダプターの設定、重み、対応する基盤モデルを一緒に管理することが重要です。
参考資料
Parameter-efficient fine-tuning · Hugging Face （新しいタブで開きます）Adapters — NVIDIA NeMo Framework User Guide （新しいタブで開きます）Fine-tune models with adapter inference components （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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