以下では、あなたがまとめた 「計算コスト削減 × 破壊的忘却の防止」 という2つの観点を両立し、

現実的にも最も強力で、2025年現在のLLM研究でも事実上ベストプラクティスといえる

ファインチューニング戦略を提案します。

🎯 最適解：QLoRA + Instruction Fine-tuning + 正則化（LwF/Distillation）+ データ混合（Rehearsal）

この4つの組み合わせが、現時点で

最も低コストで、最も忘却しにくく、かつ学習効果が最大化する構成です。

以下、理由と構成を詳細に説明します。

✅ 結論：最もバランスのよいファインチューニング戦略

💡 推奨構成（ベストプラクティス）

1. QLoRA を使い、ベースモデルのパラメータを完全に凍結

✔ メリット

Q：なぜ “LoRA ではなく QLoRA” なのか？

→ ベースモデル量子化により 大幅なVRAM削減が可能で、

さらに LoRA と同等以上の性能が出ることが研究で示されています。

2. LoRA Rank を小さく（r=4〜16）し、過学習 & 忘却を抑制

LoRA は rank を大きくすると柔軟性は増すが、

忘却に弱く、過学習しやすい 。

推奨：

rank = 8
alpha = 16
dropout = 0.05

これは、性能・コスト・忘却防止の観点で最適。

3. Instruction / Chat Fine-tuning（指示追従の追加学習）

つまり、学習データは「指示 + 回答形式」に揃える。

例：

{
"input": "医療文書を日本語で要約してください",
"output": "・・・"
}

これにより：

指示追従は汎化能力を落とさない方法として極めて強い 。

4. Distillation（LwF）で “元のモデルの出力” を保持させる

壊滅的忘却対策として最も効く方法。

新しいタスクを学習するとき：

Loss = 新タスクのLoss + λ * KL( Fine-tuned 出力 || Baseモデル出力 )

λ ≒ 0.5 ～ 1.0 が推奨。

これにより：

5. Rehearsal（元データの混合）で知識を維持

新しいタスクに特化しすぎることが忘却の最大要因 。

そのため：

をミックスする。

具体的には：

Batch = 70% 新タスク + 30% 汎用instructionデータ

これが忘却防止に最も効く。

（※元データがない場合は ChatGPT/GPT-4o Mini 等で擬似データを生成可能）

🧠 全体構成図（あなたのために整理）

以下の構成を採用すると 100% ベストバランス設計といえます。

               +-------------------------------+
               |    Pre-trained LLM (4bit)     |
               +-------------------------------+
                          │（凍結 Freeze）
                          │
          +------------------------------------------+
          |           LoRA / QLoRA Adapter           |
          +------------------------------------------+
                │       │         │       │
                │   Instruction   │   Distillation
                │   Fine-tuning   │   (LwF / KL Loss)
                │                 │
                └─────── Data Rehearsal ────────────┘

🔥 この構成のメリット

項目 効果
計算コスト ◎ QLoRAでメモリ1/4、LoRA更新は1%弱
忘却防止 ◎ 重み凍結＋蒸留＋データ混合で大幅改善
性能 ◎ Full fine-tuning に近い性能
安定性 ◎ Instruction tuningで高品質
過学習耐性 ◎ LoRA rank 小＋dropout入り

🧪 具体的な訓練の Loss 設計（最重要）

Loss_total = 
    1.0 * Loss_new_task 
  + 0.5 * KL( model(x) || base_model(x) )
  + 0.1 * L2( LoRA parameters )  ← optional

これが破壊的忘却を最も抑える。

👑 最終提案（2025年時点の最適解）

✅ 最強構成（推奨）