はじめに 長い文脈を扱うモデルのファインチューニングは、現実のハードウェア制約のもとで難易度が高い課題です。本稿では、16GB級のGPU上で長いトークン長を実現する実用的な手法として Hierarchical Global Attention（HGA）を紹介します。家庭用サーバーやローカルマシンでの運用を念頭に置き、実務での適用性と課題を整理します。 HGAは、活性なセグメントのみを微分可能に保持し、過去のキー・バリューをRAMやNVMeへオフロードする設計です。Segment-wise Backpropagation と Tiered KV Storage の組み合わせにより、長文にも対応しつつVRAMのピークを抑制します。実用性の評価には、現実的な構成例（16GB級GPU、低精度の重み表現を前提とした設定）でのトークン長拡張が含まれます。 このアプローチは、数万トークン規模の長文処理を現実的なVRAM使用量で可能にすることを示唆しており、Retrievalと統合した推論設計にも寄与します。今後の適用拡大やハードウェア依存の最適化の展望が期待されます。 技術背景と課題 長