TL;DR:
ChatGPT のような大きな言語モデル（LLM）を 全体学習せずに一部だけチューニングできる魔法の技術＝LoRA（Low-Rank Adaptation）。
なぜ LoRA がすごいの？
| 従来の微調整 | LoRA |
|---|---|
| モデル全体を再学習 → GPU数十時間 | 一部の行列だけ学習 → GPU1枚でOK |
| 数百 GB の重みを更新 | 10〜100 MB の追加パラメータのみ保存 |
Hugging Face Transformers での使い方（超ざっくり）
Python
from peft import get_peft_model, LoraConfig, TaskType
from transformers import AutoModelForCausalLM
base = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
lora_cfg = LoraConfig(
r=8, # ランク：学習する小行列の次元
lora_alpha=32,
task_type=TaskType.CAUSAL_LM,
lora_dropout=0.1
)
model = get_peft_model(base, lora_cfg)
あとは Trainer や accelerate で普通に学習するだけ！
どんなとき便利？
- 自社専用チャットボットを作りたい
→ LoRA で「社内用語やFAQ」を追加学習 - 小型GPUしかない or コストを抑えたい
→ LoRA なら 1/50 の計算資源で済む
覚えよう！
「LLM の学習＝重い」はもう昔の話。
今は LoRAで “必要なとこだけ賢くする” 時代！
LoRA + Hugging Face の組み合わせで、あなたも “プチChatGPT” を手軽に実現できます。