大規模言語モデルの全てのパラメータを再学習させるのではなく、少量の追加パラメータのみを調整して特定のタスクに適応させる効率的な手法はどれか。

LoRA(Low-Rank Adaptation)は、計算資源を抑えつつモデルを特定の用途に最適化できる手法である。