本記事では、Sharmaらが提唱したLASER（Layer-SElective-Rank reduction）という手法を基に、選択したLLMの重み行列の高次成分をプルーニングすることで、ダウンストリームタスクの精度を向上させる方法について説明されています。従来のLASERでは、全データセットを使用した徹底的な検索が必要でしたが、本研究では、少数の選定された行列のみを検査することで検索のオーバーヘッドを排除し、勾配の利用によって適応を加速します。また、100サンプルを使用しても、ダウンストリームタスクに適した効果的な適応を実現できることを示しています。このアプローチにより、ファインチューニングなしでLLMを新しいデータセットに迅速に適応させるアルゴリズムが提供されています。