論文の概要: Efficient Stitchable Task Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17352v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 04:31:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:43:04.952642
• Title: Efficient Stitchable Task Adaptation
• Title（参考訳）: 効率的な安定タスク適応
• Authors: Haoyu He, Zizheng Pan, Jing Liu, Jianfei Cai, Bohan Zhuang
• Abstract要約: 本稿では,細調整されたモデルのパレットを効率よく生成するために,ESTA(Efficient Stitchable Task Adaptation)を提案する。 具体的には、縫合物間で低ランク更新を共有するために、パラメータ効率の高いファインチューニングを第1に調整する。 簡単なが効果的なワンステージデプロイメントパイプラインを合理化し、デプロイすべき重要な縫合を見積もる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.44102371192483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The paradigm of pre-training and fine-tuning has laid the foundation for deploying deep learning models. However, most fine-tuning methods are designed to meet a specific resource budget. Recently, considering diverse deployment scenarios with various resource budgets, stitchable neural network (SN-Net) is introduced to quickly obtain numerous new networks (stitches) from the pre-trained models (anchors) in a model family via model stitching. Although promising, SN-Net confronts new challenges when adapting it to new target domains, including huge memory and storage requirements and a long and sub-optimal multistage adaptation process. In this work, we present a novel framework, Efficient Stitchable Task Adaptation (ESTA), to efficiently produce a palette of fine-tuned models that adhere to diverse resource constraints. Specifically, we first tailor parameter-efficient fine-tuning to share low-rank updates among the stitches while maintaining independent bias terms. In this way, we largely reduce fine-tuning memory burdens and mitigate the interference among stitches that arises in task adaptation. Furthermore, we streamline a simple yet effective one-stage deployment pipeline, which estimates the important stitches to deploy with training-time gradient statistics. By assigning higher sampling probabilities to important stitches, we also get a boosted Pareto frontier. Extensive experiments on 25 downstream visual recognition tasks demonstrate that our ESTA is capable of generating stitches with smooth accuracy-efficiency trade-offs and surpasses the direct SN-Net adaptation by remarkable margins with significantly lower training time and fewer trainable parameters. Furthermore, we demonstrate the flexibility and scalability of our ESTA framework by stitching LLMs from LLaMA family, obtaining chatbot stitches of assorted sizes.
• Abstract（参考訳）: 事前トレーニングと微調整のパラダイムは、ディープラーニングモデルのデプロイの基礎を築いた。 しかし、ほとんどの微調整方法は特定のリソース予算を満たすように設計されている。 近年、様々なリソース予算を伴う多様なデプロイメントシナリオを考慮して、ステッチブルニューラルネットワーク(sn-net)を導入し、モデルステッチリングを介してモデルファミリー内の事前学習モデル(anchors)から多数の新しいネットワーク(stitches)を迅速に得る。 有望ではあるが、SN-Netは新しいターゲットドメインに適応する際の新たな課題に直面している。 本研究では,多様な資源制約に順応する微調整モデルのパレットを効率よく生成する新しいフレームワークであるEfficient Stitchable Task Adaptation (ESTA)を提案する。 具体的には, 独立バイアス項を維持しつつ, 低ランク更新をステッチ間で共有するために, パラメータ効率の良い微調整を行う。 このようにして、我々は微調整メモリの負担を大幅に減らし、タスク適応時に生じる縫合の干渉を軽減する。 さらに,単純かつ効果的なワンステージデプロイメントパイプラインを合理化し,トレーニング時の勾配統計を用いてデプロイに必要な重要なスティッチを見積もる。 重要な縫合に高いサンプリング確率を割り当てることで、強化されたパレートフロンティアも得られる。 25のダウンストリーム視覚認識タスクに関する広範囲な実験により,estaはスムースな精度と効率のトレードオフを持つ縫い目を生成し,トレーニング時間を大幅に削減し,トレーニング可能なパラメータを少なくした画期的なマージンによる直接sn-net適応を上回った。 さらに,LLaMA ファミリーから LLM を縫合し,様々なサイズのチャットボットを縫合することで,ESTA フレームワークの柔軟性とスケーラビリティを示す。

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