論文の概要: PeriodicLoRA: Breaking the Low-Rank Bottleneck in LoRA Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16141v1
• Date: Sun, 25 Feb 2024 16:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 15:13:33.177589
• Title: PeriodicLoRA: Breaking the Low-Rank Bottleneck in LoRA Optimization
• Title（参考訳）: PeriodicLoRA: LoRA最適化における低ランクボツネックの破壊
• Authors: Xiangdi Meng, Damai Dai, Weiyao Luo, Zhe Yang, Shaoxiang Wu, Xiaochen Wang, Peiyi Wang, Qingxiu Dong, Liang Chen, Zhifang Sui
• Abstract要約: 監視された微調整は、下流タスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する最も一般的な方法である。 完全な微調整には膨大な計算資源が必要である。 LoRAは最も広く使われている手法の1つであり、最適化過程は本質的に低次元であると仮定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.30090456724925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Supervised fine-tuning is the most common method to adapt large language models (LLMs) to downstream tasks, but full fine-tuning LLMs requires massive computational resources. Recently, parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods have been widely studied due to its cost-effectiveness. LoRA is one of the most widely used methods, which assumes that the optimization process is essentially low-dimensional. Although LoRA fine-tuning is effective, there is still a performance gap compared to full fine-tuning, since its weight update is limited to low-rank matrices. In order to break the low-rank bottleneck in LoRA Optimization, we propose PeriodicLoRA (PLoRA), which accumulates low-rank update matrices multiple times to achieve a higher update rank. PLoRA has multiple training stages. During each stage, we still update only the LoRA weights. However, at the end of each stage, we unload the LoRA weights into the backbone parameters and then reinitialize the LoRA states. Experimental results show that PLoRA has stronger learning ability, approximately 1.8 times that of LoRA's learning ability at most, but it does not increase memory usage. Further, we introduce a momentum-based unloading strategy for PLoRA to mitigate the training instability.
• Abstract（参考訳）: 改良された微調整は、下流タスクに大規模言語モデル(LLM)を適用する最も一般的な方法であるが、完全な微調整 LLM には膨大な計算資源が必要である。 近年,パラメータ効率のよい微調整法(PEFT)が広く研究されている。 LoRAは最も広く使われている手法の1つであり、最適化過程は本質的に低次元であると仮定する。 loraの微調整は有効であるが、軽量化は低ランク行列に限られているため、フル微調整に比べて性能の差がある。 LoRA最適化における低ランクボトルネックを解消するために,低ランク更新行列を複数回蓄積し,より高い更新ランクを達成する周期ロラ(PLoRA)を提案する。 PLoRAには複数の訓練段階がある。 各ステージでは、LoRAの重みだけを更新します。 しかし、各ステージの最後には、LoRA重みをバックボーンパラメータにアンロードし、LoRA状態を再起動します。 実験の結果,PLoRAの学習能力はLoRAの学習能力の約1.8倍であるが,メモリ使用量の増加は見られないことがわかった。 さらに,ploraの運動量ベースアンロード戦略を導入し,トレーニングの不安定さを緩和する。

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