PEFTMは「Parameter-Efficient Fine-Tuning Method」の略です。この手法は、特に大規模な言語モデルや機械学習モデルの微調整において、パラメータの効率的な利用を目指しています。具体的には、全体のモデルを再訓練するのではなく、特定のパラメータのみを調整することで、計算資源を節約しつつ、モデルの性能を向上させることができます。 このアプローチは、特にリソースが限られている環境や、迅速なモデルの適応が求められる場合に有効です。

PEFTMの主な用途は以下の通りです。 機械学習モデルの微調整: PEFTM（Parameter-Efficient Fine-Tuning Method）は、特に大規模な言語モデルや画像モデルの微調整に使われます。これにより、少ないパラメータで効率的にモデルを適応させることができます。 リソースの節約: 大規模なモデルをフルに再訓練することなく、特定のタスクに対してモデルを調整できるため、計算資源や時間を大幅に節約できます。 特定のドメインへの適応: 特定の業界やアプリケーションに特化したデータセットを使用して、モデルを迅速に適応させることが可能です。これにより、特定のニーズに応じた高精度な結果を得ることができます。 実験的な研究: 新しいアーキテクチャや手法を試す際に、PEFTMを利用することで、迅速に結果を得ることができ、研究の進展を促進します。 このように、PEFTMは効率的なモデルの微調整を可能にし、さまざまな分野での応用が期待されています。