論文の概要: MultiLoRA: Democratizing LoRA for Better Multi-Task Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.11501v1
• Date: Mon, 20 Nov 2023 02:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-21 20:07:13.407710
• Title: MultiLoRA: Democratizing LoRA for Better Multi-Task Learning
• Title（参考訳）: MultiLoRA: マルチタスク学習を改善するためにLoRAを民主化する
• Authors: Yiming Wang, Yu Lin, Xiaodong Zeng and Guannan Zhang
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.750808913757396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LoRA achieves remarkable resource efficiency and comparable performance when adapting LLMs for specific tasks. Since ChatGPT demonstrated superior performance on various tasks, there has been a growing desire to adapt one model for all tasks. However, the explicit low-rank of LoRA limits the adaptation performance in complex multi-task scenarios. LoRA is dominated by a small number of top singular vectors while fine-tuning decomposes into a set of less important unitary transforms. In this paper, we propose MultiLoRA for better multi-task adaptation by reducing the dominance of top singular vectors observed in LoRA. MultiLoRA scales LoRA modules horizontally and change parameter initialization of adaptation matrices to reduce parameter dependency, thus yields more balanced unitary subspaces. We unprecedentedly construct specialized training data by mixing datasets of instruction follow, natural language understanding, world knowledge, to cover semantically and syntactically different samples. With only 2.5% of additional parameters, MultiLoRA outperforms single LoRA counterparts and fine-tuning on multiple benchmarks and model scales. Further investigation into weight update matrices of MultiLoRA exhibits reduced dependency on top singular vectors and more democratic unitary transform contributions.
• Abstract（参考訳）: 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。 ChatGPTは様々なタスクにおいて優れたパフォーマンスを示しており、すべてのタスクにひとつのモデルを適応したいという願望が高まっている。 しかし、LoRAの明示的な低ランクは、複雑なマルチタスクシナリオにおける適応性能を制限する。 LoRAは少数のトップ特異ベクトルに支配され、微調整は重要でないユニタリ変換の集合に分解される。 本稿では,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。 MultiLoRAはLoRAモジュールを水平にスケールし、パラメータ依存性を減らすために適応行列のパラメータ初期化を変更する。 前例のないように,命令追従,自然言語理解,世界知識のデータセットを混合して,意味的および構文的に異なるサンプルをカバーするように,特別なトレーニングデータを構築した。 追加パラメータのわずか2.5%で、MultiLoRAは単一のLoRAよりも優れ、複数のベンチマークやモデルスケールで微調整を行う。 MultiLoRAの重み更新行列に関するさらなる研究は、上位特異ベクトルへの依存の低減とより民主的なユニタリ変換の寄与を示す。

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