論文の概要: Make Your Pre-trained Model Reversible: From Parameter to Memory Efficient Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00477v3
• Date: Sun, 11 Jun 2023 15:01:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-13 23:24:01.666588
• Title: Make Your Pre-trained Model Reversible: From Parameter to Memory Efficient Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 事前学習されたモデルを可逆化する:パラメータからメモリ効率の良い微調整へ
• Authors: Baohao Liao, Shaomu Tan, Christof Monz
• Abstract要約: プレトレーニング言語モデル(PLM)のためのメモリ効率のよい微調整(MEFT)を提案する。 MEFTは、トレーニング可能なパラメータの無視量でフル微調整の84%まで、アクティベーションメモリを大幅に削減する。 MEFTはGLUEのスコアと同じで、質問応答タスクのスコアと完全な微調整のスコアに匹敵する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.065028299128215
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) of pre-trained language models (PLMs) has emerged as a highly successful approach, with training only a small number of parameters without sacrificing performance and becoming the de-facto learning paradigm with the increasing size of PLMs. However, existing PEFT methods are not memory-efficient, because they still require caching most of the intermediate activations for the gradient calculation, akin to fine-tuning. One effective way to reduce the activation memory is to apply a reversible model, so the intermediate activations are not necessary to be cached and can be recomputed. Nevertheless, modifying a PLM to its reversible variant with PEFT is not straightforward, since the reversible model has a distinct architecture from the currently released PLMs. In this paper, we first investigate what is a key factor for the success of existing PEFT methods, and realize that it's essential to preserve the PLM's starting point when initializing a PEFT method. With this finding, we propose memory-efficient fine-tuning (MEFT) that inserts adapters into a PLM, preserving the PLM's starting point and making it reversible without additional pre-training. We evaluate MEFT on the GLUE benchmark and five question-answering tasks with various backbones, BERT, RoBERTa, BART and OPT. MEFT significantly reduces the activation memory up to 84% of full fine-tuning with a negligible amount of trainable parameters. Moreover, MEFT achieves the same score on GLUE and a comparable score on the question-answering tasks as full fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニング言語モデル(PLM)のパラメータ効率細調整(PEFT)は、性能を犠牲にすることなく少数のパラメータのみをトレーニングし、PLMのサイズを増大させるデファクト学習パラダイムとなるという、非常に成功したアプローチとして登場した。 しかし、既存のpeftメソッドは、グラデーション計算のための中間アクティベーションの大部分をキャッシュする必要があるため、メモリ効率は高くない。 アクティベーションメモリを減らす効果的な方法の一つは可逆モデルを適用することであるので、中間のアクティベーションはキャッシュする必要がなく、再計算できる。 しかしながら、PEFT で PLM を可逆的に修正することは、現在の PLM と異なるアーキテクチャを持つため、簡単ではない。 本稿では,既存のPEFT法の成功の鍵となる要因を最初に検討し,PEFT法の初期化においてPLMの開始点を保存することが重要であることを認識した。 そこで本研究では, PLM にアダプタを挿入し, PLM の開始点を保存し, 追加の事前学習なしに可逆化するメモリ効率向上ファインタニング (MEFT) を提案する。 GLUEベンチマークのMEFTとBERT,RoBERTa,BART,OPTの5つのバックボーンを用いた質問応答タスクの評価を行った。 MEFTは、トレーニング可能なパラメータの無視量でフル微調整の84%まで、アクティベーションメモリを大幅に削減する。 さらに, MEFT は GLUE のスコアと質問応答タスクのスコアをフル微調整と同等に達成している。

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