Fugu-MT 論文翻訳(概要): RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation

論文の概要: RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04679v4
Date: Fri, 12 Jan 2024 07:35:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-15 12:12:38.568870
Title: RoSA: Accurate Parameter-Efficient Fine-Tuning via Robust Adaptation
Title（参考訳）: RoSA:ロバスト適応による高精度パラメータ効率ファインチューニング
Authors: Mahdi Nikdan, Soroush Tabesh, Dan Alistarh
Abstract要約: ロバスト適応(RoSA)と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。 RoSAは、固定された事前トレーニングされた重みのセットの上に、$textitlow-rank$と$textit-sparse$コンポーネントをトレーニングする。また,RoSA は LoRA と純スパースファインチューニングの両方を同じパラメータ予算で上回っていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.81245286454395
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We investigate parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods that can provide good accuracy under limited computational and memory budgets in the context of large language models (LLMs). We present a new PEFT method called Robust Adaptation (RoSA) inspired by robust principal component analysis (PCA) that jointly trains $\textit{low-rank}$ and $\textit{highly-sparse}$ components on top of a set of fixed pretrained weights to efficiently approximate the performance of a full-fine-tuning (FFT) solution. Across a series of challenging generative tasks such as grade-school math and SQL query generation, which require fine-tuning for good performance, we show that RoSA outperforms both LoRA and pure sparse fine-tuning, at the same parameter budget. We provide system support for RoSA to complement the training algorithm, specifically in the form of sparse GPU kernels which enable memory- and computationally-efficient training. Our code will be made available at https://github.com/IST-DASLab/RoSA.
Abstract（参考訳）: 本研究では,大規模言語モデル (LLM) の文脈において,限られた計算・メモリ予算の下で高い精度を達成できるパラメータ効率細調整法について検討する。本稿では,ロバスト適応 (RoSA) と呼ばれる新しいPEFT手法を提案する。ロバスト適応 (RoSA) はロバストな主成分分析 (PCA) にインスパイアされ,固定された事前学習重みのセットの上に$\textit{low-rank}$と$\textit{highly-sparse}$コンポーネントを共同でトレーニングし,フルファインチューニング (FFT) ソリューションの性能を効率的に近似する。小学校数学やSQLクエリ生成など,優れたパフォーマンスのために微調整を必要とする一連の課題生成タスクにおいて,RoSAがLoRAと純粋スパース細調整の両方を同じパラメータ予算で上回ることを示す。我々は、トレーニングアルゴリズム、特にメモリと計算効率のトレーニングを可能にするスパースGPUカーネルを補完するRoSAのシステムサポートを提供する。私たちのコードはhttps://github.com/IST-DASLab/RoSAで公開されます。

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