peftとは？初心者向け解説と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

peft とは何か

peft はパラメータ効率の高い微調整の略です。英語では Parameter-Efficient Fine-Tuning の頭文字を取っています。大規模な言語モデルを使うとき、全てのパラメータを更新して学習する従来の方法では計算コストがとても大きくなります。peft はその代わり、追加の小さなパラメータだけを学習させることで同じタスクをこなせるようにします。これによりメモリの使用量や時間を大幅に減らすことができ、短期間で実験を回せるのが魅力です。

peft の基本的な考え方は、元の大規模モデルの重みをそのまま使い、学習対象を小さな補助モジュールやプロンプトに置き換えることです。モデル本体を壊さず再利用できる点も大きな利点です。実務では新しいデータセットや新しいタスクに対して、同じモデルを何度も再利用することができます。

peft の代表的な手法

peft にはいくつかのタイプがあり、それぞれ仕組みが異なります。以下の表で代表的なものを紹介します。

手法	概要	長所	注意点
LoRA	低ランクの行列を追加して元の重みを補正する形	追加パラメータが少なく済み、導入が比較的簡単	タスクにより効果の差が出やすい場合がある
Adapter	各層に小さな bottleneck ネットワークを挿入して学習	大規模モデルへの適用性が高い	追加モジュールの設計次第で性能差が出る
Prefix Tuning	層の前方に学習可能なプレフィックスを付与して影響を与える	元の知識を維持しやすい	長い入力や複雑なタスクで効果が落ちることがある
Prompt Tuning	連続的なプロンプトを学習して入力側から効果を出す	データ準備が比較的楽	タスク依存性が強い場合がある

実装の流れ

実務で peft を使うときの基本的な流れは次のとおりです。まず使いたい大規模モデルを選びます。次に適切な PEFT 手法を選び、追加するパラメータの設計を決めます。データはタスクに合わせて準備し、学習を行います。最後に評価してモデルを保存します。

重要なポイントは次の通りです。目的に合わせて手法を選ぶこと、学習データの量と品質が結果を大きく左右すること、元のモデルの知識をどの程度活かすかが要点です。

注意点とまとめ

peft は大規模モデルをより現実的に使うための強力な技術です。少ない追加パラメータで効果を出せる点、再利用性と実験のしやすさ が大きな魅力です。一方でタスクやデータに依存する面があるため、最適な手法やハイパーパラメータを見つけるには試行錯誤が必要です。

よくある質問

Q peft と全パラメータ微調整の違いは？ A peft は追加パラメータだけを学習させる点が大きな特徴です。Q どの手法を選べばよい？ A タスクの性質やデータ量、計算リソースを考慮して LoRA か Adapter などを選ぶと良い場合が多いです。

peftの同意語

パラメータ効率的ファインチューニング: PEFT の代表的な日本語表現。事前学習済みモデルの全パラメータを更新せず、限られたパラメータだけを学習して新しいタスクに適用する手法の総称。
パラメータ効率化ファインチューニング: PEFT の別表現。パラメータの更新量を抑えて、モデルをタスクへ適応させる考え方を指します。
アダプター型ファインチューニング: 元のモデルに小さなアダプター（追加モジュール）を挿入して学習する、PEFT の代表的手法のひとつ。
アダプター方式ファインチューニング: アダプターを使ってパラメータの更新を局所的に行う方式。
LoRAによるファインチューニング: Low-Rank Adaptation（LoRA）を用いて、パラメータ更新を低ランク行列で表現する PEFT の一種。
Prefix Tuning: モデルの入力先頭部分に学習可能なプレフィックスパラメータを追加し微調整する PEFT の手法。
Prompt Tuning: 入力プロンプト自体を学習させて微調整するPEFT の手法。
BitFit: モデルのバイアス項だけを更新する、パラメータ効率の高いファインチューニング手法。
バイアスのみ更新ファインチューニング: BitFit の説明。重みは固定、バイアスだけを更新します。
パラメータ節約型ファインチューニング: 更新パラメータを大幅に抑え、資源を節約して適応する表現。
低パラメータ学習: 更新するパラメータ数を抑えることを強調する表現。
タスク適応型ファインチューニング: 特定のタスクへ素早く適応するための PEFT の概念。
小規模モジュール学習: 元のモデルに小さな学習モジュールを追加して学習するアプローチ。
プロンプトベースPEFT: プロンプトを基軸にPEFTを行う表現。
プロンプト駆動ファインチューニング: プロンプトを主導してファインチューニングする表現。

peftの対義語・反対語

フルファインチューニング: PEFTの対義語として一般的に理解される表現。モデルの全てのパラメータを同時に学習・更新する手法で、パラメータ数が多く計算資源を多く消費します。
全パラメータファインチューニング: 全パラメータを更新して微調整する方法。特定パラメータだけを更新するPEFTとは対照的に、全体を対象とします。
全パラメータ更新型ファインチューニング: 全パラメータを更新するファインチューニングの意味。計算資源が大きくなる一方で、潜在的な性能向上が見込まれます。
従来のファインチューニング: 以前から一般的に用いられてきた、全パラメータを更新するファインチューニングの総称。PEFTに対する対比として使われます。
パラメータ全体を学習対象とする学習法: 全パラメータを更新対象とする学習アプローチの表現。PEFTが“パラメータを限定して学習する”の対義語として捉えられます。

peftの共起語

PEFT: パラメータ効率微調整の総称で、事前学習済みモデルの全パラメータを更新せず、部分的なパラメータだけを学習させる手法群。
LoRA: Low-Rank Adaptationの略で、重み行列を低ランクの差分として表現し、微調整時に更新するパラメータを最小化する手法。
Adapter: アダプター。各層に小さな追加モジュールを挿入して微調整を行う方法。
Adapters: 複数のアダプターを使い分けることで、複数タスクに対応する微調整形態。
Prefix-tuning: 入力の先頭に学習可能なトークン列（プレフィックス）を追加してモデルを適応させる微調整法。
Prompt-tuning: 入力プロンプトを学習可能なパラメータで最適化する微調整法。
QLoRA: 量子化とLoRAを組み合わせたPEFT手法で、低精度化と差分学習を同時に行う。
Fine-tuning: 従来型の微調整。事前学習済みモデルを新データに適合させる訓練。
Pre-trained: 事前学習済みのモデルのこと。PEFTはこの前提で使用されることが多い。
Base model: 基盤となる大規模モデル（ベースモデル）。PEFTはこのモデルに対して追加のパラメータだけを学習させる。
Frozen base: 基盤モデルのパラメータを凍結し、追加のパラメータのみを更新する設定。
Transfer learning: 転移学習。別データやタスクの知識を新しいタスクへ活用する考え方。
T-Few: T-FewはPEFTの実装ライブラリの一つで、LoRAなどを組み合わせて使う。
Hypernetwork: ハイパーネットワーク。小さなネットワークが主モデルのパラメータ生成を補助する手法で、PEFTの派生として使われることがある。
Low-Rank Adaptation: LoRAの正式名称。低ランク近似を用いた適応手法。
Vision PEFT: 視覚領域でのPEFTの適用。画像モデルにもPEFTを適用する動き。
NLP PEFT: 自然言語処理領域でのPEFTの適用。
量子化: 数値を低精度で表現する量子化。QLoRAで用いられる技術の一つ。
Parameter-efficient fine-tuning: パラメータ効率的微調整の英語表現。PEFTとほぼ同義。

peftの関連用語

PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning): 大規模言語モデルのパラメータ全体を更新せず、少数のパラメータだけを学習させるファインチューニング手法の総称です。
アダプター (Adapter): 既存モデルの各層に小さな追加モジュールを挿入し、それだけを訓練して下流タスクへ適応させる方法です。
LoRA (Low-Rank Adaptation): 低ランク分解を用いてパラメータ更新を抑えつつタスク適応を実現する代表的なPEFT技法です。
Prefix-tuning: 入力の先頭に学習用プレフィックスを追加して全体の出力を微調整する手法です。
Prompt-tuning: モデル本体は固定し、タスクに特化したプロンプトを最適化して適応させる方法です。
BitFit: パラメータの中でもバイアス項だけを更新する、非常に軽量な微調整法です。
AdapterFusion: 複数のアダプターを組み合わせて、より高い性能を引き出す手法です。
Hypernetwork (ハイパーネットワーク): 補助ネットワークを使ってパラメータを生成・調整する仕組みで、PEFTの応用で使われることがあります。
Full Fine-Tuning: 従来の全パラメータを更新してタスクへ適応させる手法で、PEFTの対極に位置します。
Transfer Learning: 事前学習済みモデルを別タスクへ転用する大枠の考え方で、PEFTの背景となる概念です。
Pretrained Model / Base Model: 事前に学習済みの大規模モデルのこと。PEFTはこのモデルを基盤にして下流タスクへ適用します。
Downstream Task: 実際に解く具体的なタスク（例: テキスト分類、質問応答など）。
Frozen Parameters: モデルの一部のパラメータを訓練中に固定して更新しない設定のこと。PEFTの多くはこの前提のもと動作します。