LoRA

LoRA (Low-Rank Adaptation) は、大規模言語モデルの全パラメータを更新する代わりに、低ランクの行列を既存の層に追加して学習させることで、計算コストを抑えつつ特定のタスクへ適応させる手法です。PEFT（パラメータ効率の良い微調整）の代表例として広く普及しています。