論文の概要: LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12354v2
- Date: Thu, 4 Jul 2024 18:33:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-08 23:53:32.913456
- Title: LoRA+: Efficient Low Rank Adaptation of Large Models
- Title(参考訳): LoRA+:大規模モデルの効率的な低ランク適応
- Authors: Soufiane Hayou, Nikhil Ghosh, Bin Yu,
- Abstract要約: 低ランク適応(LoRA)は,大幅モデル(埋め込み次元)の最適下微細化につながることを示す。
そこで, このLoRAの準最適性は, 適応行列 A と B の学習率を良好に設定することで, 簡単に補正可能であることを示す。
我々の実験では、LoRA$+$は、LoRAと同じ計算コストで性能(1-2$%の改善)と微調整速度($sim$2X SpeedUpまで)を改善する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 13.074320303580361
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this paper, we show that Low Rank Adaptation (LoRA) as originally introduced in Hu et al. (2021) leads to suboptimal finetuning of models with large width (embedding dimension). This is due to the fact that adapter matrices A and B in LoRA are updated with the same learning rate. Using scaling arguments for large width networks, we demonstrate that using the same learning rate for A and B does not allow efficient feature learning. We then show that this suboptimality of LoRA can be corrected simply by setting different learning rates for the LoRA adapter matrices A and B with a well-chosen ratio. We call this proposed algorithm LoRA$+$. In our extensive experiments, LoRA$+$ improves performance (1-2 $\%$ improvements) and finetuning speed (up to $\sim$ 2X SpeedUp), at the same computational cost as LoRA.
- Abstract(参考訳): 本稿では,Hu et al (2021) で最初に導入されたローランク適応 (LoRA) が,大きな幅(埋め込み次元)を持つモデルの最適下微細化につながることを示す。
これは、LoRAのアダプタ行列AとBが同じ学習率で更新されるためである。
広帯域ネットワークのスケーリング引数を用いて、AとBで同じ学習率を使用すると、効率的な特徴学習ができなくなることを実証する。
そこで, このLoRAの準最適性は, 適応行列 A と B の学習率を良好に設定することで, 簡単に補正可能であることを示す。
このアルゴリズムをLoRA$+$と呼ぶ。
我々の大規模な実験では、LoRA$+$はパフォーマンス(1-2$\%$改善)と微調整速度(最大$\sim$2X SpeedUp)を、LoRAと同じ計算コストで改善する。
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