論文の概要: SiRA: Sparse Mixture of Low Rank Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09179v1
• Date: Wed, 15 Nov 2023 18:15:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-16 14:39:34.788858
• Title: SiRA: Sparse Mixture of Low Rank Adaptation
• Title（参考訳）: SiRA: 低ランク適応のスパース混合
• Authors: Yun Zhu, Nevan Wichers, Chu-Cheng Lin, Xinyi Wang, Tianlong Chen, Lei Shu, Han Lu, Canoee Liu, Liangchen Luo, Jindong Chen, Lei Meng
• Abstract要約: 我々は「スパース」計算を活用することの重要性について検討し、低ランクのスパース混合SiRAを提案する。 具体的には、各専門家が処理できるトークンの最大数を制限するキャパシティ制限付きの、トップ$k$のエキスパートルーティングを強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.926732717719354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter Efficient Tuning has been an prominent approach to adapt the Large Language Model to downstream tasks. Most previous works considers adding the dense trainable parameters, where all parameters are used to adapt certain task. We found this less effective empirically using the example of LoRA that introducing more trainable parameters does not help. Motivated by this we investigate the importance of leveraging "sparse" computation and propose SiRA: sparse mixture of low rank adaption. SiRA leverages the Sparse Mixture of Expert(SMoE) to boost the performance of LoRA. Specifically it enforces the top $k$ experts routing with a capacity limit restricting the maximum number of tokens each expert can process. We propose a novel and simple expert dropout on top of gating network to reduce the over-fitting issue. Through extensive experiments, we verify SiRA performs better than LoRA and other mixture of expert approaches across different single tasks and multitask settings.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率のよいチューニングは、下流タスクに大規模言語モデルを適用するための顕著なアプローチである。 以前のほとんどの作業では、すべてのパラメータが特定のタスクに適応するために使用される、高密度なトレーニング可能なパラメータの追加を検討していた。 よりトレーニング可能なパラメータを導入しても役に立たない,というLoRAの例を例に挙げた。 そこで本研究では,「スパース」計算の活用の重要性を考察し,低ランク適応のスパース混合を提案する。 SiRAはSmoE(Sparse Mixture of Expert)を活用してLoRAの性能を向上させる。 具体的には、各専門家が処理できるトークンの最大数を制限するキャパシティ制限付きの、トップ$k$専門家ルーティングを強制する。 本稿では,ゲーティングネットワーク上に新たな,かつシンプルな専門家によるドロップアウトを提案する。 広範囲な実験を通じて、SiRAはLoRAや、異なる単一タスクとマルチタスク設定をまたいだ他の専門家アプローチよりも優れた性能を示す。

関連論文リスト

• MALoRA: Mixture of Asymmetric Low-Rank Adaptation for Enhanced Multi-Task Learning [29.957620178740186]
  マルチタスクのシナリオでは、トレーニングの不均衡やシーソー効果といった課題が頻繁に現れます。 フレキシブルな微調整フレームワークとして非対称低ランク適応(MALoRA)の混合を提案する。 MALoRAはトレーニング可能なパラメータの数を30%から48%削減し、トレーニング速度を1.2倍にし、シングルタスクのLoRAモデルの計算効率に匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-30T07:53:52Z)
• Less is More: Extreme Gradient Boost Rank-1 Adaption for Efficient Finetuning of LLMs [75.11449420928139]
  微調整型大規模言語モデル(LLM)は、訓練済みモデルを下流タスクに適応させる上で重要な技術となっている。 Low-Rank Adaptation (LoRA) は有望な解決法として登場したが、低ランク適応の実用性能と理論的最適性の間にはギャップがある。 本稿では,このギャップを埋める新しいフレームワークであるeXtreme Gradient Boosting LoRAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:07:13Z)
• MiLoRA: Efficient Mixture of Low-Rank Adaptation for Large Language Models Fine-tuning [9.91790333647256]
  低ランク適応法(LoRA)とその混合実験法(MOE)は,高効率なパラメータ効率微調整法(PEFT)である。 新規かつ効率的なLoRA変種であるMiLoRAを提案する。 MiLoRAは、各LoRAモジュールを専門家として考慮し、プロンプト対応のルーティング機構を採用することで、従来のMOEスタイルのLoRAメソッドと異なる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T17:04:40Z)
• Randomized Asymmetric Chain of LoRA: The First Meaningful Theoretical Framework for Low-Rank Adaptation [58.288682735160585]
  Low-Rank Adaptation (LoRA) は、ファインチューニングモデルの一般的なテクニックである。 LoRAは、フルパラメータの微調整と比較すると、しばしば実行されます。 本稿では,LoRA手法の適応率を厳密に分析するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T18:51:53Z)
• DoRA: Enhancing Parameter-Efficient Fine-Tuning with Dynamic Rank Distribution [28.589498108609202]
  Low-Rank Adaptation (LoRA) は、ウェイト行列の差分パラメータ予算要件を無視したバイパスフレームワークに依存している。 DoRAは、高ランクのLoRA層を構造化シングルランクコンポーネントに分解し、パラメータ予算の動的プルーニングを可能にする。 実験結果から,LORAやフルモデルファインチューニングと比較して,DoRAの競争性能が向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-27T17:02:27Z)
• ResLoRA: Identity Residual Mapping in Low-Rank Adaption [96.59370314485074]
  低ランク適応(LoRA)の改良フレームワークであるResLoRAを提案する。 提案手法は,LoRAと比較してトレーニング可能なパラメータや推論コストを必要とせずに,より少ないトレーニングステップでより良い結果を得ることができる。 NLG,NLU,テキスト・ツー・イメージタスクの実験により,本手法の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-28T04:33:20Z)
• MELoRA: Mini-Ensemble Low-Rank Adapters for Parameter-Efficient Fine-Tuning [71.50432879573614]
  低ランク適応 (LoRA) は、適応過程が本質的に低次元であるという考えに基づいている。 我々は、より高階を維持しながらトレーニング可能なパラメータを少なくするミニアンサンブルな低ランクアダプタMELoRAを提案する。 実験結果から, 自然言語理解タスクの8倍のトレーニングパラメータ, 続くタスクの36倍のトレーニングパラメータが得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-27T07:14:12Z)
• DoRA: Weight-Decomposed Low-Rank Adaptation [57.68678247436207]
  本稿では,FTとLoRAの相違点を明らかにするために,新しい重み分解解析法を提案する。 本研究は、FTの学習能力に類似することを目的として、重量分解低ランク適応(DoRA)を提案する。 DoRAは、事前訓練された重量を、微調整のための大きさと方向の2つの構成要素に分解する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-14T17:59:34Z)
• MultiLoRA: Democratizing LoRA for Better Multi-Task Learning [20.750808913757396]
  LoRAは、特定のタスクにLLMを適用する際に、顕著なリソース効率と同等のパフォーマンスを達成する。 LoRAは少数のトップ特異ベクトルに支配され、微調整はより重要でないユニタリ変換の集合に分解される。 我々は,LoRAで観測されるトップ特異ベクトルの優位性を低減し,マルチタスク適応性を向上するMultiLoRAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-20T02:59:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。