生成AIと大規模言語モデル比較問題
LoRA（Low-Rank Adaptation）とQLoRAの主な違いはどれか。
A.LoRAは低ランク分解を使用し、QLoRAはLoRAに量子化を組み合わせてメモリ効率を向上させている← 正解
✓ 正解です。QLoRAはLoRAに8ビット量子化を適用し、メモリ使用量を大幅削減しながら同等の性能を実現します。
B.LoRAは大規模モデルのみ対応で、QLoRAは小規模モデルに限定される
✗ LoRAはモデルサイズ問わず適用可能で、QLoRAも同様に大規模・小規模モデル両方に対応しています。
C.QLoRAはLoRAより精度が高く、計算速度も格段に速い
✗ QLoRAはLoRAと同等の精度で、計算速度はわずかに遅くなりますが、メモリ効率が圧倒的に優れています。
D.LoRAは完全なモデル更新で、QLoRAは更新行列を凍結する手法である
✗ LoRAは低ランク行列追加で部分更新、QLoRAもLoRAの変種で、完全更新ではありません。