論文の概要: LoRA-Flow: Dynamic LoRA Fusion for Large Language Models in Generative Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11455v1
• Date: Sun, 18 Feb 2024 04:41:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 21:12:16.009678
• Title: LoRA-Flow: Dynamic LoRA Fusion for Large Language Models in Generative Tasks
• Title（参考訳）: LoRA-Flow: 生成タスクにおける大規模言語モデルのための動的LoRA融合
• Authors: Hanqing Wang, Bowen Ping, Shuo Wang, Xu Han, Yun Chen, Zhiyuan Liu, Maosong Sun
• Abstract要約: LoRAは、ダウンストリームタスクやドメイン毎に大きな言語モデル(LLM)をカスタマイズするために軽量モジュールを使用している。 動的重みを利用して異なるLoRAの影響を調整するLoRA-Flowを提案する。 6つの生成タスクに対する実験により、我々の手法はタスクレベルの融合重みでベースラインを一貫して上回ることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.88244322513039
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LoRA employs lightweight modules to customize large language models (LLMs) for each downstream task or domain, where different learned additional modules represent diverse skills. Combining existing LoRAs to address new tasks can enhance the reusability of learned LoRAs, particularly beneficial for tasks with limited annotated data. Most prior works on LoRA combination primarily rely on task-level weights for each involved LoRA, making different examples and tokens share the same LoRA weights. However, in generative tasks, different tokens may necessitate diverse skills to manage. Taking the Chinese math task as an example, understanding the problem description may depend more on the Chinese LoRA, while the calculation part may rely more on the math LoRA. To this end, we propose LoRA-Flow, which utilizes dynamic weights to adjust the impact of different LoRAs. The weights at each step are determined by a fusion gate with extremely few parameters, which can be learned with only 200 training examples. Experiments across six generative tasks demonstrate that our method consistently outperforms baselines with task-level fusion weights. This underscores the necessity of introducing dynamic fusion weights for LoRA combination.
• Abstract（参考訳）: LoRAは軽量モジュールを使用して、ダウンストリームタスクやドメイン毎に大きな言語モデル(LLM)をカスタマイズする。 新しいタスクに対処するために既存のLoRAを組み合わせることで、学習したLoRAの再利用性を高めることができる。 LoRAの組み合わせに関する以前のほとんどの研究は、主に関連するLoRAごとにタスクレベルの重みに依存しており、異なる例とトークンが同じLoRA重みを共有する。 しかし、生成タスクでは、異なるトークンは管理する様々なスキルを必要とする。 中国の数学タスクを例にとると、問題記述の理解は中国のLoRAに依存し、計算部は数学のLoRAに依存している可能性がある。 そこで本稿では,異なるロラスの影響を動的重み付けを用いて調整するlora-flowを提案する。 各ステップの重みは、非常に少ないパラメータを持つ融合ゲートによって決定され、200のトレーニング例で学習できる。 6つの生成タスクに対する実験により、我々の手法はタスクレベルの融合重みでベースラインを一貫して上回ることを示した。 これはlora結合に動的融合重みを導入する必要性を強調する。

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