
マルチステップ推論
マルチステップ推論とは、LLM が1回の応答生成ではなく、複数の中間ステップ(サブ質問の生成、部分回答の検証、追加情報の取得など)を経て最終回答に到達する推論方式である。
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LoRA(Low-Rank Adaptation)とは、大規模言語モデルの重み行列に低ランクの差分行列を挿入し、その差分だけを学習させることでモデル全体の 0.1〜1% 程度のパラメータ追加でファインチューニングを実現する手法である。
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