Fugu-MT 論文翻訳(概要): LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition

論文の概要: LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13269v3
Date: Mon, 19 Aug 2024 03:31:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-21 04:26:45.184025
Title: LoraHub: Efficient Cross-Task Generalization via Dynamic LoRA Composition
Title（参考訳）: LoraHub: 動的LoRA合成によるクロスタスクの効率的な一般化
Authors: Chengsong Huang, Qian Liu, Bill Yuchen Lin, Tianyu Pang, Chao Du, Min Lin,
Abstract要約: ローランク適応(LoRA)は、しばしば新しいタスクのために細調整された大きな言語モデル(LLM)に使用される。本稿では,多様なタスクで訓練されたLoRAモジュールの組み立てのためのフレームワークであるLoraHubを紹介する。新しいタスクからいくつか例を挙げると、LoraHubは複数のLoRAモジュールを流動的に結合することができ、人間の専門知識や前提を必要としない。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.13900539802629
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Low-rank adaptations (LoRA) are often employed to fine-tune large language models (LLMs) for new tasks. This paper investigates LoRA composability for cross-task generalization and introduces LoraHub, a simple framework devised for the purposive assembly of LoRA modules trained on diverse given tasks, with the objective of achieving adaptable performance on unseen tasks. With just a few examples from a new task, LoraHub can fluidly combine multiple LoRA modules, eliminating the need for human expertise and assumptions. Notably, the composition requires neither additional model parameters nor gradients. Empirical results on the Big-Bench Hard benchmark suggest that LoraHub, while not surpassing the performance of in-context learning, offers a notable performance-efficiency trade-off in few-shot scenarios by employing a significantly reduced number of tokens per example during inference. Notably, LoraHub establishes a better upper bound compared to in-context learning when paired with different demonstration examples, demonstrating its potential for future development. Our vision is to establish a platform for LoRA modules, empowering users to share their trained LoRA modules. This collaborative approach facilitates the seamless application of LoRA modules to novel tasks, contributing to an adaptive ecosystem. Our code is available at https://github.com/sail-sg/lorahub, and all the pre-trained LoRA modules are released at https://huggingface.co/lorahub.
Abstract（参考訳）: ローランク適応(LoRA)は、しばしば新しいタスクのために細調整された大きな言語モデル(LLM)に使用される。本稿では、クロスタスクの一般化のためのLORA構成可能性について検討し、多様なタスクで訓練されたLORAモジュールのパーポーブアセンブリ用に考案されたシンプルなフレームワークであるLoraHubを紹介する。新しいタスクからいくつか例を挙げると、LoraHubは複数のLoRAモジュールを流動的に結合することができ、人間の専門知識や前提を必要としない。特に、合成には追加のモデルパラメータや勾配は必要ない。 Big-Bench Hardベンチマークの実証的な結果は、LoraHubはコンテキスト内学習のパフォーマンスを上回りませんが、推論中に1例あたりのトークン数を著しく削減することで、少数のシナリオで顕著なパフォーマンス効率のトレードオフをもたらすことを示唆しています。特に、LoraHubは、さまざまな実演例と組み合わせて、コンテキスト内学習よりも上層境界を確立し、将来の開発の可能性を示している。私たちのビジョンは、LoRAモジュールのプラットフォームを確立することで、ユーザがトレーニング済みのLoRAモジュールを共有できるようにすることです。この協調的なアプローチは、LoRAモジュールを新しいタスクにシームレスに適用し、適応的なエコシステムに寄与する。私たちのコードはhttps://github.com/sail-sg/lorahubで、事前トレーニング済みのLoRAモジュールはすべてhttps://huggingface.co/lorahubでリリースされています。

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