AI技術学習ノートシリーズ001：FastLanguageModel.get_peft_model関数の各パラメータ詳細解説
以下に、コード内のFastLanguageModel.get_peft_model関数の各パラメータに関する詳細な解説と、実際の企業環境でのファインチューニングにおける選択基準を示します：
パラメータの詳細とファインチューニングへの影響
1. r=32（ランク）
役割：LoRAアダプターの低ランク行列の次元を制御し、訓練可能なパラメータ数に直接影響します。
影響：
rが大きい場合：アダプター ...
5月25日 07:07 投稿
金倉データを用いたLoRAファインチューニングとSpring AIによるカスタムQwenモデル構築
LoRA技術の概要
大規模言語モデルのファインチューニングには、高い計算リソースと専門知識が必要とされます。LoRA（Low-Rank Adaptation）技術は、モデル全体を再トレーニングすることなく、特定タスクに特化した効率的な調整を可能にします。この手法により、既存の事前学習済みモデルを基盤として、企業固有のデータでカスタマイズすることが現実的になります。
環境構 ...
5月11日 13:06 投稿