論文の概要: LoraRetriever: Input-Aware LoRA Retrieval and Composition for Mixed Tasks in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09997v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 15:02:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-16 15:10:15.727168
• Title: LoraRetriever: Input-Aware LoRA Retrieval and Composition for Mixed Tasks in the Wild
• Title（参考訳）: Lora Retriever: 野生の混合タスクに対する入力対応LORA検索と構成
• Authors: Ziyu Zhao, Leilei Gan, Guoyin Wang, Wangchunshu Zhou, Hongxia Yang, Kun Kuang, Fei Wu
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)を微調整するための効率的なソリューションを提供する。 LoraRetrieverは、入力プロンプトに従って複数のLoRAを適応的に検索して構成する検索テーマ構成フレームワークである。 実験結果から、LoraRetrieverは一貫してベースラインを上回っていることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.67343971195267
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) provides an effective yet efficient solution for fine-tuning large language models (LLM). The modular and plug-and-play nature of LoRA enables the integration of diverse domain-specific LoRAs to enhance the capabilities of LLMs. Previous research on exploiting multiple LoRAs either focuses on specific isolated downstream tasks or fixes the selection of LoRAs during training. However, in real-world scenarios, LLMs receive diverse prompts covering different tasks, and the pool of candidate LoRAs is often dynamically updated. To bridge this gap, we propose LoraRetriever, a retrieve-then-compose framework that adaptively retrieves and composes multiple LoRAs according to the input prompts. LoraRetriever contains three main components: firstly, identifying and retrieving LoRAs relevant to the given input; secondly, formulating strategies for effectively integrating the retrieved LoRAs; and thirdly, developing efficient batch inference to accommodate heterogeneous requests. Experimental results indicate that LoraRetriever consistently outperforms the baselines, highlighting its practical effectiveness and versatility.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA)は,大規模言語モデル(LLM)を微調整する上で,効率的かつ効率的なソリューションを提供する。 LoRAのモジュール性とプラグ・アンド・プレイ性により、多様なドメイン固有のLoRAを統合することで、LLMの能力を高めることができる。 複数のLoRAを悪用する以前の研究は、特定の独立した下流タスクに焦点を当てるか、トレーニング中のLoRAの選択を修正する。 しかし、現実のシナリオでは、LLMは様々なタスクをカバーする多様なプロンプトを受け取り、候補であるLoRAのプールはしばしば動的に更新される。 このギャップを埋めるために、入力プロンプトに応じて複数のLoRAを適応的に検索して構成する検索テーマ構成フレームワークであるLoraRetrieverを提案する。 loraretrieverには3つの主要なコンポーネントが含まれている: まず、与えられた入力に関連するlorasの識別と検索、次に取得したlorasを効果的に統合するための定式化戦略、そして第三に、異種リクエストに対応する効率的なバッチ推論を開発する。 実験結果から,LoraRetrieverはベースラインを一貫して上回り,実用性と汎用性を強調した。

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