論文の概要: Efficient Stitchable Task Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17352v2
• Date: Tue, 9 Jul 2024 01:54:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 00:21:19.268525
• 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: そこで本研究では,高度調整型モデルのパレットを効率よく作成するための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、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）: 47.94819192325723
• 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, 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. Source code is available at https://github.com/ziplab/Stitched_LLaMA
• 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をデプロイするための基盤となっている。 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,様々な資源予算による多様な展開シナリオを考慮すると,SN-Netはモデル縫合によりモデルファミリー内の事前訓練されたモデル(アンカー)から多数の新しいネットワーク(スティッチ)を迅速に得るために導入されている。 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、独立したバイアス項を維持しつつ、縫い目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微調整を第1に調整する。 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、トレーニング時間勾配統計を用いてデプロイするための重要な縫合を推定する、シンプルで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ます。 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下流の視覚認識タスクにおける広範囲な実験により、我々のESTAはスムーズな精度と効率のトレードオフを持つ縫合を生成でき、トレーニング時間を大幅に短縮し、トレーニング可能なパラメータを少なくして直接SN-Net適応をはるかに上回っていることが示された。 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実証する。 ソースコードはhttps://github.com/ziplab/Stitched_LLaMAで入手できる。

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