論文の概要: Bayesian Parameter-Efficient Fine-Tuning for Overcoming Catastrophic Forgetting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12220v1
• Date: Mon, 19 Feb 2024 15:26:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-20 15:59:59.662951
• Title: Bayesian Parameter-Efficient Fine-Tuning for Overcoming Catastrophic Forgetting
• Title（参考訳）: 破壊的忘れを克服するベイズパラメーター効率の良い微調整法
• Authors: Haolin Chen, Philip N. Garner
• Abstract要約: 既存のベイズ学習手法を応用して,破滅的な忘れ込みを防止できることが示唆された。 以上の結果から,微調整性能を低下させることなく,破滅的な忘れ込みを克服できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.474522847102207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although motivated by the adaptation of text-to-speech synthesis models, we argue that more generic parameter-efficient fine-tuning (PEFT) is an appropriate framework to do such adaptation. However, catastrophic forgetting remains an issue with PEFT, damaging the pre-trained model's inherent capabilities. We demonstrate that existing Bayesian learning techniques can be applied to PEFT to prevent catastrophic forgetting as long as the parameter shift of the fine-tuned layers can be calculated differentiably. In a principled series of experiments on language modeling and speech synthesis tasks, we utilize established Laplace approximations, including diagonal and Kronecker factored approaches, to regularize PEFT with the low-rank adaptation (LoRA) and compare their performance in pre-training knowledge preservation. Our results demonstrate that catastrophic forgetting can be overcome by our methods without degrading the fine-tuning performance, and using the Kronecker factored approximations produces a better preservation of the pre-training knowledge than the diagonal ones.
• Abstract（参考訳）: テキスト音声合成モデルの適応に動機付けられるが、より汎用的なパラメータ効率の微調整(PEFT)は、このような適応を行うのに適したフレームワークである。 しかし、悲惨な忘れはPEFTの問題であり、事前訓練されたモデル固有の能力を損なう。 既設のベイズ学習手法をペフトに適用して,微調整層のパラメータシフトを微分的に計算できる限り,壊滅的な忘れを防止できることを実証する。 言語モデルと音声合成タスクに関する一連の実験において,lora (low-rank adapt) とpeft を正則化し,事前学習知識保存における性能を比較するために,ダイアゴナル法とクロネッカー因果法を含むラプラス近似を用いた。 以上の結果から,詳細なチューニング性能を損なうことなく破滅的な放棄を克服できることを示すとともに,クロネッカー因果近似を用いることにより,対角的知識よりも事前学習知識の保存性が向上した。

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