日本語変換モデルを題材に、フルファインチューニングとLoRAのGPUリソース消費量を比較。約3.36億パラメータのrinna/japanese-gpt2-mediumを用い、具体的な検証環境と結果を公開しています。
通常のファインチューニングとLoRAでGPUメモリ消費を比較検証
編集メモ: LoRAによる学習はフルファインチューニングと比較してGPUメモリ消費を劇的に抑えられるため、限られた計算リソースでのモデル開発に極めて有効です。
EDITORIAL SIGNAL
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影響を受ける人
- 開発者・技術責任者
確認すること
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今後の注目点
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