LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents: LoRA と QLoRA で軽量・低コストのオープンソース価格予測モデルを育てる
note（ノート）Hafnium
LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents: LoRA と QLoRA で軽量・低コストのオープンソース価格予測モデルを育てる
LoRA/QLoRAの狙い：ベース重みを凍結し低ランク適応（A・B行列）で価格予測へ特化、ColabのT4で安価・再現性高く実践。 量子化の要点：32GB（FP32）→約9GB（8bit）→約5.6GB（4bit：NF4＋ダブル量子化＋BF16計算）、LoRAアダプタはFP32で約109MBと小容量。 実務ノウハウ ...
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