lora(low-rank)とは？初心者向けにやさしく解説共起語・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）

lora(low-rank)とは？基本のアイデア

機械学習の世界には巨大なニューラルネットワークがあります。そのまま使うと計算リソースが多く、学習に時間がかかります。そこで登場するのが lora(low-rank) です。LoRAは Low-Rank Adaptation の略で、モデルの内部の「重み」という部分に小さな調整パラメータを追加して、学習を行う方法です。

通常、モデルの全てのパラメータを更新するのではなく、限られたパラメータだけを更新します。これにより計算量が減り、データ量も少なくて済みます。

どうして必要か

新しいタスクや新しいデータに合わせてモデルを微調整したいとき、全パラメータを更新すると時間がかかり、情報が増えすぎてうまく学習しないこともあります。LoRAは 低ランクの行列を使って調整を行うため、学習の安定性が高まり、短い時間で良い結果を出せることがあります。

どう動くのかのイメージ

元のネットワークがあり、その上に 2つ程度の低ランク行列を追加するイメージ。これらの行列だけが学習され、元の重みは固定されます。新しいデータに対して、この追加された部分だけを調整することで、モデルが新しい情報を取り込みます。

実用のヒント

適用のコツは、LoRA を導入する際に学習率やランクの大きさを調整することです。小さすぎると学習効果が薄く、大きすぎると過学習の原因になります。

項目	説明
学習するパラメータ	LoRA で追加される低ランク行列の要素のみ
計算リソース	従来の微調整より少ない
適用範囲	大規模モデルの微調整に向く
データ量	少なくても効果が出やすい

手順のイメージ

手順1 ベースモデルを用意し、それを固定します。

手順2 LoRA の低ランク行列を追加します。

手順3 LoRA パラメータのみを学習します。

手順4 適切なデータで微調整します。評価を行い、必要に応じて設定を調整します。

小さな用語集

LoRA: Low-Rank Adaptation の略。重みの一部だけを学習する方法です。
低ランク: データの要素を少ない次元で近似する考え方です。

まとめ

lora(low-rank)は大規模モデルの微調整を効率良く行うための手法です。学習するパラメータを限定し、計算資源を抑えつつ適切なデータで良い結果を引き出すことを目指します。初心者でも、基本の考え方を理解すれば実務での活用の第一歩を踏み出せます。

lora(low-rankの同意語

LoRA（Low-Rank Adaptation）: 事前学習済みモデルの重みに対して、低ランクの更新行列を追加することで微調整を行う手法。学習するパラメータ数を大幅に抑えつつ新しいタスクへ適応できるのが特徴です。
低秩適応: 更新を低秩の行列で表現して行う微調整手法。元の重みは固定し、低秩の追加行列で新しいタスクへ適応します。
低秩更新: 重みの更新を低秩な形で行うことで、学習パラメータを抑えつつタスク適応を実現する方法。
低ランク更新: 更新行列を低ランクに限定して微調整する方法。パラメータ量を削減でき、計算効率も向上します。
低ランク微調整: LoRAと同様の考えで、低ランクの更新だけを学習してモデルを微調整する手法。
差分微調整（Diff-Tuning）: 元のモデルに対して差分としての微調整パラメータを学習させる方法。低ランク更新と組み合わせて使われることが多い。
パラメータ効率型微調整: 追加パラメータを最小限に抑えつつ、タスク適応を行う微調整の総称。LoRAの狙いと一致します。
差分更新法: モデルのパラメータ差分だけを更新する考え方。LoRAの実装の一形態として用いられます。
低秩分解ベース微調整: 低秩分解を活用して更新を表現する微調整法。計算資源とパラメータを抑えつつ適応します。

lora(low-rankの対義語・反対語

フルファインチューニング: モデルの全パラメータを直接更新して学習させる従来の微調整手法。LoRAの低ランクアプローチとは対照的です。
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して適応させる方法。パラメータを節約するアダプターを使わず、全面的に学習します。
全層微調整: モデルの全層を対象にパラメータを微調整する方法。LoRAのアダプターを使わず、既存の全パラメータを更新します。
従来のファインチューニング: 従来型のファインチューニングで、特定のアダプターを用いず全パラメータを直接学習する手法の総称。
高ランクアダプテーション: アダプターのランクを高く設定する、あるいはフルランクに近い形で適応を行う方法。LoRAの低ランクアプローチとは対照的です。
フルランクアダプテーション: 高いランク（あるいは全ての情報を表現できるランク）を使ったアダプテーション。LoRAの低ランクの対比として捉えられることがあります。
バニラファインチューニング: 特別なアダプターを使わず、標準のファインチューニングを行うもっとも一般的な手法。LoRAとは対照的なアプローチとして語られることがあります。

lora(low-rankの共起語

LoRA: Low-Rank Adaptation の略で、トランスフォーマーモデルの微調整を低秩の追加行列で実現する手法です
Low-Rank Adaptation: 低秩近似を用いた微調整の考え方。元の重みを大きく変更せず、AとBという低ランクの行列を追加して学習させます
アダプター: アダプターとは既存モデルに追加する小さなパラメータの層や行列の総称。LoRAはこの考え方を低秤の行列として実装します
トランスフォーマー: LoRAは特にトランスフォーマー系モデルで用いられる微調整手法です（例: BERT, GPT, T5 など）
ファインチューニング: 事前学習済みモデルを特定のタスクへ適応させる微調整のこと。LoRAはこの作業を効率化します
パラメータ効率: 追加パラメータを最小限に抑えつつ高い性能を引き出す性質
低秩: 行列の秩を小さく設定することを指します。LoRAでは学習可能な低秩行列を使います
ランク: 低秩行列の階数を表す指標。小さいほどパラメータ数が少なくなります
Aマトリクス: 低秩分解で使用される学習可能な左側の行列
Bマトリクス: 低秩分解で使用される学習可能な右側の行列
重み更新: LoRAでは元の重みは直接更新せずAとBを更新します
事前学習済みモデル: LoRAはこの種のモデルを特定タスクへ微調整する際に利用されます
レイヤー: Transformer の各レイヤーに対して適用されることが多い
埋め込み層: 語彙埋め込みや位置埋め込みなど、埋め込み層にも適用できます
線形層: LoRAは主に線形変換を含む重み行列に適用されます
計算効率: 追加パラメータが少なく、学習時の計算コストが抑えられることが多い
パラメータ数: 従来の微調整より更新されるパラメータの総数が小さくなるのが特徴
推論: 推論時にも適用可能で、モデルサイズを大きく増やさずに利用できます
実装: PyTorch や TensorFlow などでの実装例が豊富です
GitHub: 実装コードやチュートリアルが公開されていることが多いプラットフォーム
PyTorch: LoRA の実装例が多い深層学習ライブラリの一つ
TensorFlow: もう一つの主要な深層学習ライブラリでの実装例も存在します
転移学習: 新しいタスクへ適応するための学習の一種で、LoRAは転移学習の有力な手法です
タスク適応: 特定のタスクに合わせた微調整を指します
オープンソース: 公開されたオープンソース実装が多く、誰でも利用・改良できます

lora(low-rankの関連用語

LoRA（Low-Rank Adaptation）: 事前学習済みモデルの重みに小さな低ランクの更新ΔWを追加する、パラメータ効率の微調整手法。ΔWは通常 ΔW = A B の形で表現され、A ∈ R^{d_out×r}, B ∈ R^{r×d_in}、rは小さな秩を取る。
PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）: 大規模モデルを少数の学習パラメータで微調整する考え方。LoRAはPEFTの代表的な手法のひとつ。
アダプター（Adapter）: 小規模な追加モジュールをネットワーク内に挿入して学習するPEFTの手法。LoRAと組み合わせることもある。
アダプター挿入点（Injection points）: Transformerの層内で、自己注意の投影層やFFNの線形層など、学習させたい場所にアダプターを挿入する箇所。
低秩分解（Low-rank decomposition）: 大きな行列を低ランクの積で近似する手法。LoRAはこの考え方をΔWの近似に応用する。
ランク r（Rank r）: ΔWを表現する中間次元。rが小さいほどパラメータ数が減るが、表現力とのトレードオフが生じる。
ΔW（デルタ重み）: 基礎モデルの重みWに加算して学習する微小な変更。LoRAでは ΔW = A B によって表現される。
α（Alpha）: LoRAのスケーリング係数。ΔW = α A B の形で使われ、更新の強さを調整する。
基礎モデルのフリーズ（Frozen base model）: 元の事前学習済みモデルのパラメータを固め、学習の対象をLoRAなど追加部分に限定する。
パラメータ数の削減（Parameter count reduction）: 全微調整に比べてはるかに少ないパラメータで同等の微調整性能を狙える点が魅力。
大規模言語モデルへの適用（LLMs）: GPT系・LLaMA・BERT系など、巨大な言語モデルの微調整にLoRAが広く用いられる。
画像生成モデルへの適用（Stable Diffusionなど）: Stable Diffusionなどの拡張にもLoRAが使われ、スタイル適応や監督なしの微調整が可能。
自己注意のQKV投影へのLoRA適用: Self-attentionのQ、K、Vの線形変換にLoRAを挿入して文脈理解を微調整する代表的な適用箇所。
出力投影へのLoRA適用: Attentionの出力投影W_OにもLoRAを適用し、出力方向の微調整を行う。
FFN層へのLoRA適用: TransformerのFFN部分の線形層にもLoRAを導入して表現力を微調整する箇所。
実装ライブラリ（Hugging Face PEFT など）: LoRAを含むPEFTの実装が提供されており、既存モデルへの適用が容易。
ハイパーパラメータ（Hyperparameters: rank, α, 学習率など）: rank、α、学習率、バッチサイズなどの設定が性能と安定性を大きく左右する。
利点と限界（利点/Limitations）: 利点はパラメータ量の大幅削減と学習の安定性、限界は適用箇所やモデルとの相性、表現力の制約など。
推論コストとメモリ像（Inference cost / memory）: 新たなΔWは小さく抑えられるため推論コストはほぼ元モデルと同等、メモリ負荷も相対的に低い場合が多い。