AIモデルの開発やファインチューニングには高額なGPUリソースが必要ですが、コストを抑えるためのアプローチが様々に存在します。
特に、大規模言語モデルのファインチューニングでは、メモリ不足が大きな課題となります。
そのため、混合精度訓練やアクティベーションチェックポイントなどの最適化手法が注目されています。
これにより、GPUメモリの使用量を削減しつつ、訓練時間を短縮することが可能です。
また、Unslothというツールは、これらの手法を自動的に適用し、特に消費者向けハードウェアでも効率よくモデルをファインチューニングできる点が特徴です。
これにより、中小企業やスタートアップがAIモデル開発に取り組む機会が広がり、AI技術の普及が進むことが期待されています。
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