論文の概要: Training Neural Networks from Scratch with Parallel Low-Rank Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16828v2
• Date: Fri, 26 Jul 2024 21:56:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 23:57:25.847438
• Title: Training Neural Networks from Scratch with Parallel Low-Rank Adapters
• Title（参考訳）: 並列低ランク適応器を用いたスクラッチからのニューラルネットワークの学習
• Authors: Minyoung Huh, Brian Cheung, Jeremy Bernstein, Phillip Isola, Pulkit Agrawal,
• Abstract要約: 計算ノード間の複数の低ランクヘッドの並列トレーニングを実現するために設計された,新しい双方向最適化アルゴリズムである LoRA-the-Explorer (LTE) を導入する。 我々のアプローチには、様々なビジョンデータセットを用いたビジョントランスフォーマーの広範な実験が含まれており、LTEが標準の事前トレーニングと競合していることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.764982726136054
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The scalability of deep learning models is fundamentally limited by computing resources, memory, and communication. Although methods like low-rank adaptation (LoRA) have reduced the cost of model finetuning, its application in model pre-training remains largely unexplored. This paper explores extending LoRA to model pre-training, identifying the inherent constraints and limitations of standard LoRA in this context. We introduce LoRA-the-Explorer (LTE), a novel bi-level optimization algorithm designed to enable parallel training of multiple low-rank heads across computing nodes, thereby reducing the need for frequent synchronization. Our approach includes extensive experimentation on vision transformers using various vision datasets, demonstrating that LTE is competitive with standard pre-training.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルのスケーラビリティは、コンピューティングリソース、メモリ、通信によって根本的に制限されている。 ローランク適応 (LoRA) のような手法は、モデル微調整のコストを削減しているが、モデル事前訓練におけるその適用は、ほとんど探索されていない。 本稿では、LoRAを事前学習のモデルに拡張し、この文脈における標準LoRA固有の制約と制限を特定する。 演算ノード間の複数の低ランクヘッドの並列トレーニングを実現するために設計された,新しい双方向最適化アルゴリズムであるLoRA-the-Explorer(LTE)を導入し,頻繁な同期の必要性を低減した。 我々のアプローチには、様々なビジョンデータセットを用いたビジョントランスフォーマーの広範な実験が含まれており、LTEが標準の事前トレーニングと競合していることが示されている。

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