量子化とLoRAアダプターで高性能微調整：QLoRAの解説 - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ※ このページは「QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs」の要約になります。 このページでわかること QLORAは、4ビット量子化とLoRAアダプターを用いて、65Bパラメータモデルを48GBのGPUで効率的に Fine-Tuning ができる 主要な技術革新には、4ビットNormalFloat、ダブル量子化、およびページドオプティマイザ Guanacoモデルは、24時間かからずChatGPTに匹敵する性能を達成した 対象読者 特に大規模言語モデル（LLM）の効率的な微調整と量子化に関