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。