AI2026-05-17
QLoRA（Quantized LoRA）
別名: QLoRA / Quantized Low-Rank Adaptation / 量子化LoRA
LoRAと量子化（4bit精度）を組み合わせ、さらにメモリ効率を高めたファインチューニング手法。単一コンシューマーGPUで65Bクラスのモデルをファインチューニング可能にした。
概要
QLoRAは2023年にWashington大学が発表した手法で、ベースモデルを4bit量子化（NF4）で読み込みGPUメモリを大幅に削減し、その上でLoRAアダプタをbfloat16精度で学習します。65Bパラメータのモデルを48GBのGPU1枚でファインチューニングできることが実証され、大規模モデルのカスタマイズを民主化しました。
LoRAとの違い
LoRAは通常float16/bfloat16でベースモデルをロードするのに対し、QLoRAは4bit量子化を加えることでさらに1/4程度のメモリ節約を実現します。精度の低下はNF4量子化設計により最小限に抑えられています。
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