論文の概要: Parameter-Efficient Orthogonal Finetuning via Butterfly Factorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06243v2
• Date: Sun, 28 Apr 2024 20:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-01 00:34:56.109329
• Title: Parameter-Efficient Orthogonal Finetuning via Butterfly Factorization
• Title（参考訳）: 蝶の因子化によるパラメータ効率の良い直交ファインタニング
• Authors: Weiyang Liu, Zeju Qiu, Yao Feng, Yuliang Xiu, Yuxuan Xue, Longhui Yu, Haiwen Feng, Zhen Liu, Juyeon Heo, Songyou Peng, Yandong Wen, Michael J. Black, Adrian Weller, Bernhard Schölkopf,
• Abstract要約: 下流タスク適応のための原則的微調整パラダイムである直交微調整(Orthogonal Finetuning, OFT)について検討する。 優れた一般化性を示しているにもかかわらず、OFTはまだかなり多くのトレーニング可能なパラメータを使っている。 我々はこのパラメータ化をOFTに適用し、ORFT(Orthogonal Butterfly)と呼ばれる新しいパラメータ効率の微調整法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.92240148504774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large foundation models are becoming ubiquitous, but training them from scratch is prohibitively expensive. Thus, efficiently adapting these powerful models to downstream tasks is increasingly important. In this paper, we study a principled finetuning paradigm -- Orthogonal Finetuning (OFT) -- for downstream task adaptation. Despite demonstrating good generalizability, OFT still uses a fairly large number of trainable parameters due to the high dimensionality of orthogonal matrices. To address this, we start by examining OFT from an information transmission perspective, and then identify a few key desiderata that enable better parameter-efficiency. Inspired by how the Cooley-Tukey fast Fourier transform algorithm enables efficient information transmission, we propose an efficient orthogonal parameterization using butterfly structures. We apply this parameterization to OFT, creating a novel parameter-efficient finetuning method, called Orthogonal Butterfly (BOFT). By subsuming OFT as a special case, BOFT introduces a generalized orthogonal finetuning framework. Finally, we conduct an extensive empirical study of adapting large vision transformers, large language models, and text-to-image diffusion models to various downstream tasks in vision and language.
• Abstract（参考訳）: 大規模なファンデーションモデルはユビキタスになりつつあるが、それらをゼロからトレーニングすることは違法に高価である。 したがって、これらの強力なモデルを下流タスクに効率的に適応させることがますます重要である。 本稿では,下流タスク適応のための原則的微調整パラダイムである直交微調整(Orthogonal Finetuning, OFT)について検討する。 優れた一般化性を示すにもかかわらず、OFTは直交行列の高次元性のため、かなり多くのトレーニング可能なパラメータを使用する。 これを解決するために、情報伝達の観点からOFTを調べ、パラメータ効率を向上するいくつかのキーデシラタを特定します。 The Cooley-Tukey fast Fourier transform algorithm enables efficient information transmission, we propose a efficient orthogonal parameterization using butterfly structure。 我々はこのパラメータ化をOFTに適用し、Orthogonal Butterfly (BOFT)と呼ばれる新しいパラメータ効率の微調整法を開発した。 特別な場合として OFT を仮定することにより、BOFT は一般化直交微調整フレームワークを導入する。 最後に、大きな視覚変換器、大きな言語モデル、およびテキストから画像への拡散モデルを、視覚および言語における様々な下流タスクに適用するための広範な実証的研究を行う。

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