LLM向けパラメータ効率型ファインチューニング（PEFT）技術のトレーニングコース
パラメータ効率型ファインチューニング（PEFT）とは、少数のパラメータのみを変更することで、大規模言語モデル（LLM）を効率的に適応させるための技術群です。
このインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたはオンサイト）は、LoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuningなどの手法を活用し、LLMのファインチューニングをより低コストかつ効率的に行いたい中級レベルのデータサイエンティストやAIエンジニアを対象としています。
本研修の終了後、参加者は以下のことを実現できるようになります：
- パラメータ効率型ファインチューニングのアプローチ背後にある理論を理解する。
- Hugging Face PEFTを用いて、LoRA、Adapter Tuning、Prefix Tuningを実装する。
- PEFT手法とフルファインチューニングのパフォーマンスとコストのトレードオフを比較する。
- 計算リソースとストレージ要件を削減しながら、ファインチューニング済みLLMをデプロイしスケーリングする。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多数の実習と演習。
- ライブラボ環境でのハンズオン実装。
コースのカスタマイズオプション
- 本コースのカスタマイズされた研修をご希望の場合は、手配のために私たちにご連絡ください。
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コース概要
パラメータ効率型ファインチューニング（PEFT）の紹介
- フルファインチューニングの動機と限界
- PEFTの概要：目標と利点
- 業界における応用とユースケース
LoRA（Low-Rank Adaptation）
- LoRAの概念と直感的な理解
- Hugging FaceとPyTorchを用いたLoRAの実装
- ハンズオン：LoRAによるモデルのファインチューニング
Adapter Tuning
- アダプタモジュールの動作原理
- トランスフォーマーベースのモデルとの統合
- ハンズオン：トランスフォーマーモデルへのAdapter Tuningの適用
Prefix Tuning
- ソフトプロンプトを用いたファインチューニング
- LoRAやアダプタと比較した場合の強みと限界
- ハンズオン：LLMタスクへのPrefix Tuning
PEFT手法の評価と比較
- パフォーマンスと効率性を評価するための指標
- トレーニング速度、メモリ使用量、精度におけるトレードオフ
- ベンチマーク実験と結果の解釈
ファインチューニング済みモデルのデプロイ
- ファインチューニング済みモデルの保存と読み込み
- PEFTベースモデルのデプロイ時の考慮事項
- アプリケーションおよびパイプラインへの統合
ベストプラクティスと拡張
- PEFTの量子化や蒸留との組み合わせ
- 低リソース環境や多言語設定における活用
- 今後の方向性とアクティブな研究分野
要求
- 機械学習の基礎知識の理解
- 大規模言語モデル（LLM）の取り扱い経験
- PythonとPyTorchの習熟
対象者
- データサイエンティスト
- AIエンジニア
14 時間
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
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