LoRA からフルパラメータ微調整へ移行する前の 3 つの検証テスト

記事の3ポイント

1. 1

   LoRA 性能不全の原因特定

   Fireworks AI の実験では、LoRA が期待通りの結果を出さない場合、アダプタ自体の問題ではなくデータカバレッジや最適化レシピの不足が原因である可能性が高いことが示された。

2. 2

   FullFT 移行の判断基準

   広範な目標や本質的に新規なターゲットに対しては、LoRA よりも Full Parameter Fine-Tuning (FullFT) の方が有効であるという判断基準が再確認された。

3. 3

   コスト対効果の検証プロセス

   より高価な FullFT を実行する前に、データ品質、トレーニングレシピ、およびランク調整によって性能差を埋められるかどうかを確認すべきであるとする具体的な手順が提示された。