論文の概要: When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18339v2
• Date: Fri, 31 May 2024 07:56:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-03 20:31:38.658017
• Title: When MOE Meets LLMs: Parameter Efficient Fine-tuning for Multi-task Medical Applications
• Title（参考訳）: MOEとLLM:マルチタスク医療応用のためのパラメータ効率的な微調整
• Authors: Qidong Liu, Xian Wu, Xiangyu Zhao, Yuanshao Zhu, Derong Xu, Feng Tian, Yefeng Zheng,
• Abstract要約: 我々はMOELoRAと呼ばれるマルチタスク医療応用のためのパラメータ効率の良い微調整フレームワークを提案する。 MOEとLoRAを統一するために、トレーニング可能なパラメータとして複数の専門家を考案し、トレーニング可能なパラメータの小さなサイズを保持するために、各専門家は2つの低ランク行列から構成される。 マルチタスク医療データセットを用いて実験を行い、MOELoRAが既存のパラメータを効率よく微調整する手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.342772288710044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recent surge in Large Language Models (LLMs) has garnered significant attention across numerous fields. Fine-tuning is often required to fit general LLMs for a specific domain, like the web-based healthcare system. However, two problems arise during fine-tuning LLMs for medical applications. One is the task variety problem, which involves distinct tasks in real-world medical scenarios. The variety often leads to sub-optimal fine-tuning for data imbalance and seesaw problems. Besides, the large amount of parameters in LLMs leads to huge time and computation consumption by fine-tuning. To address these two problems, we propose a novel parameter efficient fine-tuning framework for multi-task medical applications, dubbed as MOELoRA. The designed framework aims to absorb both the benefits of mixture-of-expert (MOE) for multi-task learning and low-rank adaptation (LoRA) for parameter efficient fine-tuning. For unifying MOE and LoRA, we devise multiple experts as the trainable parameters, where each expert consists of a pair of low-rank matrices to retain the small size of trainable parameters. Then, a task-motivated gate function for all MOELoRA layers is proposed, which can control the contributions of each expert and produce distinct parameters for various tasks. We conduct experiments on a multi-task medical dataset, indicating MOELoRA outperforms the existing parameter efficient fine-tuning methods. The code is available online.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models(LLM)の急増は、多くの分野において大きな注目を集めている。 ファインチューニングは、Webベースの医療システムのように、特定のドメインに一般的なLLMを適合させるために必要となることが多い。 しかし、医療応用のための微調整LDMの間には2つの問題が生じる。 ひとつはタスクバラエティの問題であり、現実の医療シナリオにおいて異なるタスクが伴う。 この多様性は、データ不均衡とシーソー問題に対する準最適微調整につながることが多い。 LLMの大量のパラメータは、微調整によって膨大な時間と計算消費をもたらす。 これら2つの問題に対処するために,MOELoRAと呼ばれるマルチタスク医療応用のためのパラメータ効率の良い微調整フレームワークを提案する。 設計されたフレームワークは、マルチタスク学習におけるMix-of-expert(MOE)の利点とパラメータ効率の良い微調整のためのローランク適応(LoRA)の両方を吸収することを目的としている。 MOEとLoRAを統一するために、トレーニング可能なパラメータとして複数の専門家を考案し、トレーニング可能なパラメータの小さなサイズを保持するために、各専門家は2つの低ランク行列から構成される。 そして,すべてのMOELoRA層に対するタスクモチベーションゲート関数を提案し,各専門家のコントリビューションを制御し,タスクごとに異なるパラメータを生成する。 マルチタスク医療データセットを用いて実験を行い、MOELoRAが既存のパラメータを効率よく微調整する手法よりも優れていることを示す。 コードはオンラインで入手できる。

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