論文の概要: IncreLoRA: Incremental Parameter Allocation Method for Parameter-Efficient Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12043v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 10:08:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 14:36:51.189776
• Title: IncreLoRA: Incremental Parameter Allocation Method for Parameter-Efficient Fine-tuning
• Title（参考訳）: IncreLoRA:パラメータ効率の良い微調整のためのインクリメンタルパラメータ割り当て法
• Authors: Feiyu Zhang, Liangzhi Li, Junhao Chen, Zhouqiang Jiang, Bowen Wang, Yiming Qian
• Abstract要約: IncreLoRAは、トレーニング中にトレーニング可能なパラメータを適応的に追加するインクリメンタルパラメータ割り当て手法である。 我々は,IncreLoRAの有効性を示すため,GLUEの広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.964205804768163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the increasing size of pre-trained language models (PLMs), fine-tuning all the parameters in the model is not efficient, especially when there are a large number of downstream tasks, which incur significant training and storage costs. Many parameter-efficient fine-tuning (PEFT) approaches have been proposed, among which, Low-Rank Adaptation (LoRA) is a representative approach that injects trainable rank decomposition matrices into every target module. Yet LoRA ignores the importance of parameters in different modules. To address this problem, many works have been proposed to prune the parameters of LoRA. However, under limited training conditions, the upper bound of the rank of the pruned parameter matrix is still affected by the preset values. We, therefore, propose IncreLoRA, an incremental parameter allocation method that adaptively adds trainable parameters during training based on the importance scores of each module. This approach is different from the pruning method as it is not limited by the initial number of training parameters, and each parameter matrix has a higher rank upper bound for the same training overhead. We conduct extensive experiments on GLUE to demonstrate the effectiveness of IncreLoRA. The results show that our method owns higher parameter efficiency, especially when under the low-resource settings where our method significantly outperforms the baselines. Our code is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 事前学習された言語モデル(plm)のサイズが大きくなるため、モデル内のすべてのパラメータを微調整することは効率的ではない。 パラメータ効率のよい微調整(PEFT)アプローチが多数提案されており、ローランド適応(LoRA)はトレーニング可能な階数分解行列を各対象モジュールに注入する代表的な手法である。 しかし、LoRAは異なるモジュールにおけるパラメータの重要性を無視している。 この問題に対処するために、LoRAのパラメータを推定する多くの研究が提案されている。 しかし、限られた訓練条件下では、刈り取られたパラメータ行列のランクの上限は、まだ予め設定された値に影響される。 そこで我々は,各モジュールの重要度スコアに基づいて,トレーニング中にトレーニング可能なパラメータを適応的に付加するインクリメンタルパラメータ割り当て手法であるIncreLoRAを提案する。 このアプローチは、初期トレーニングパラメータの数に制限されず、各パラメータ行列が同じトレーニングオーバーヘッドに対してより高いランクの上限を持つため、プルーニング法とは異なる。 我々は,IncreLoRAの有効性を示すため,GLUEの広範な実験を行った。 その結果,本手法がベースラインを著しく上回る低リソース環境下において,パラメータ効率が高いことがわかった。 私たちのコードは公開されています。

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