予算を抑えてLLMをファインチューニングする実用ガイド

ファインチューニングが必要な理由

事前学習モデルは強力だが、ドメインに合わない可能性がある。

コスト問題

7Bパラメータモデルのフルファインチューニングには約160GB VRAMが必要。

パラメータ効率手法

• LoRA: 凍結層に小さな訓練可能行列を追加。訓練可能パラメータを100分の1に削減。
• QLoRA: ベースモデルを4ビットに量子化してからLoRAを適用。
• プレフィックスチューニング: 小さなプレフィックスベクトルのみ訓練。

実践セットアップ

• ハードウェア: RTX 4090（24GB）1枚でほとんどのQLoRAジョブを処理。
• フレームワーク: Hugging Face PEFT、Unsloth、Axolotl。