大規模言語モデルの最適化技術：LoRAとQLoRA ChatGPTの登場により、大規模言語モデル（LLM）が自然言語の理解と高精度でのユーザ要求への応答能力を持つ強力な潜在力を世界に示しました。これらのモデルは通常、数十億以上のパラメータを持ち、細かい調整（ファインチューニング）が新しいタスクに対する適用に必要ですが、この過程は非常に遅く、リソースを大量に消費します。特にローカルマシンで行うと、ハードウェアの制限によってさらに困難が増します。 LoRA（Low-Rank Adaptation）は、このような問題を解決するための有効な技術です。LoRAでは、大きな重み行列を2つの小さな行列の積で近似することで、計算負荷を大幅に軽減します。詳細には、元の重み行列 ( W ) の次元が ( n \times m ) の場合、2つの小さな行列 ( A ) と ( B ) を用いて近似します。( A ) は ( n \times k )、( B ) は ( k \times m ) で、( k ) は ( n ) や ( m ) より遥かに小さい固有次元（例：( k = 8 )）です。 例えば、元の重み行列が ( 8192 \times 8192 ) で、約6700万のパラメータを持つとして、( k = 8 ) とすると近似行列は ( 8192 \times 8 ) と ( 8 \times 8192 ) となり、合計約13万1千のパラメータしか持っていません。これは元の行列の約500分の1のサイズで、メモリと計算資源を大幅に節約できます。 LoRAの最適化では、入力ベクトル ( x ) に対して、( y = Wx + BAx ) と計算します。ここで、( W ) は元の重み行列、( B ) と ( A ) は新たに学習させる行列です。初期段階では、( A ) はガウス分布で初期化され、( B ) はゼロ行列で初期化されます。これを通じてモデルの挙動は既存の状態と一致し、ファインチューニングの初期段階を安定させます。 バックプロパゲーションでも、LoRAの恩恵は大きいです。単一のニューロンの勾配計算は同じ量の操作が必要ですが、パラメータの数が大幅に減少するため、全体的な训练速度が向上します。最終的には、計算された ( y ) を出力するために、すでに計算された ( Wx ) と ( BAx ) を简单に加算するだけです。 さらに、LoRAの魅力はアダプタという概念にあります。アダプタは ( A ) と ( B ) の組合せで、特定のダウンストリームタスクのために使用されます。同一の ( W ) 行列に対して複数のアダプタを作成することで、異なるタスクに対応する大型モデルを効率的にスケールできるようになります。各タスクに合わせたアダプタを動的に切り替えることで、たとえばハリー・ポッター、怒っている鳥、クリスティアーノ・ロナウドなどのキャラクターに応じてチャットボットの応答をカスタマイズすることが可能です。 QLoRAは、LoRAに加えて量子化（quantization）を取り入れた技術です。量子化は、ニューロンの重みをより少ないビットで表現することで、メモリ使用量をさらに削減します。例えば、32ビット浮動小数点数から16ビットに圧縮することで、メモリサイズを半分にできます。量子化は訓練後の ( W ) 行列に適用されるため、LoRAで得られる効果に加えて、メモリ効率を最大化できます。 一方、接頭語チューニング（prefix-tuning）は、アダプタをトランスフォーマーの注目層（attention layer）に統合する別のアプローチです。全てのモデル層が冷凍（フローズン）され、注目層の一部にのみ追加される接頭詞アダプタが学習されます。これにより、訓練パラメータの数がさらに減少しますが、通常のアダプタと比較して、モデル表現の変更があります。計算リソースとメモリ制約が極めて厳しい場合を除き、接頭語チューニングよりもLoRAアダプタが好まれています。 業界の反応と会社概要 LLMの最適化技術であるLoRAとQLoRAは、人工知能と自然言語処理の業界で急速に注目を集めています。これらの技術を活用することで、企業は大量の計算リソースを節約しながら、モデルの性能を維持できます。AI研究者たちは、LoRAとQLoRAが大規模な言語モデルの適用範囲を拡大し、コスト効率の高いソリューションを提供することを高く評価しています。また、これらの技術はオープンソースとして提供されており、幅広いコミュニティでの研究と開発が進行中です。