論文の概要: An Empirical Study of Parameter Efficient Fine-tuning on Vision-Language Pre-train Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08433v2
• Date: Sat, 18 May 2024 05:08:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-21 23:00:48.525598
• Title: An Empirical Study of Parameter Efficient Fine-tuning on Vision-Language Pre-train Model
• Title（参考訳）: ビジョンランゲージ・プレトレインモデルにおけるパラメータ効率的な微調整に関する実証的研究
• Authors: Yuxin Tian, Mouxing Yang, Yunfan Li, Dayiheng Liu, Xingzhang Ren, Xi Peng, Jiancheng Lv,
• Abstract要約: PEFTの自然な期待は、様々なPEFTの性能がデータサイズと微調整可能なパラメータサイズに肯定的な関係があることである。 このような直感は、下流のデータとタスクが事前トレーニングと一致していない場合にのみ成立する。 事前トレーニングと整合した下流の微調整では、データサイズはもはやパフォーマンスに影響を与えず、微調整可能なパラメータサイズの影響は単調ではない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.853380101736306
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Recent studies applied Parameter Efficient Fine-Tuning techniques (PEFTs) to efficiently narrow the performance gap between pre-training and downstream. There are two important factors for various PEFTs, namely, the accessible data size and fine-tunable parameter size. A natural expectation for PEFTs is that the performance of various PEFTs is positively related to the data size and fine-tunable parameter size. However, according to the evaluation of five PEFTs on two downstream vision-language (VL) tasks, we find that such an intuition holds only if the downstream data and task are not consistent with pre-training. For downstream fine-tuning consistent with pre-training, data size no longer affects the performance, while the influence of fine-tunable parameter size is not monotonous. We believe such an observation could guide the choice of training strategy for various PEFTs.
• Abstract（参考訳）: 近年, パラメータ効率向上技術 (PEFT) を用いて, プレトレーニングと下流の性能ギャップを効率的に狭めている。 PEFTには、アクセス可能なデータサイズと微調整可能なパラメータサイズという、2つの重要な要素がある。 PEFTの自然な期待は、様々なPEFTの性能がデータサイズと微調整可能なパラメータサイズに肯定的な関係があることである。 しかし、2つの下流視覚言語(VL)タスクにおける5つのPEFTの評価によると、そのような直観は、下流のデータとタスクが事前学習と一致していない場合にのみ成立する。 事前トレーニングと整合した下流の微調整では、データサイズはもはやパフォーマンスに影響を与えず、微調整可能なパラメータサイズの影響は単調ではない。 このような観察は、様々なPEFTのトレーニング戦略の選択を導くことができると信じている。

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