論文の概要: LoRA-SP: Streamlined Partial Parameter Adaptation for Resource-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08822v1
- Date: Wed, 28 Feb 2024 06:50:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 05:40:54.633913
- Title: LoRA-SP: Streamlined Partial Parameter Adaptation for Resource-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
- Title（参考訳）: LoRA-SP:大規模言語モデルの資源効率の良い微調整のための線形部分パラメータ適応
- Authors: Yichao Wu, Yafei Xiang, Shuning Huo, Yulu Gong, Penghao Liang,
- Abstract要約: LoRA-SPはランダム化半選択パラメータ凍結を利用した新しい手法である。
LoRA-SPは、モデル性能を損なうことなく、計算とメモリの要求を大幅に削減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.926974917872204
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In addressing the computational and memory demands of fine-tuning Large Language Models(LLMs), we propose LoRA-SP(Streamlined Partial Parameter Adaptation), a novel approach utilizing randomized half-selective parameter freezing within the Low-Rank Adaptation(LoRA)framework. This method efficiently balances pre-trained knowledge retention and adaptability for task-specific optimizations. Through a randomized mechanism, LoRA-SP determines which parameters to update or freeze, significantly reducing computational and memory requirements without compromising model performance. We evaluated LoRA-SP across several benchmark NLP tasks, demonstrating its ability to achieve competitive performance with substantially lower resource consumption compared to traditional full-parameter fine-tuning and other parameter-efficient techniques. LoRA-SP innovative approach not only facilitates the deployment of advanced NLP models in resource-limited settings but also opens new research avenues into effective and efficient model adaptation strategies.
- Abstract（参考訳）: そこで我々は,Low-Rank Adaptation(LoRA)フレーム内でのランダム化半選択パラメータ凍結を利用した新しいアプローチであるLoRA-SP(Streamlined partial Parameter Adaptation)を提案する。
本手法は,タスク固有の最適化のための学習済み知識保持と適応性を効率的にバランスさせる。
ランダム化機構により、LoRA-SPはどのパラメータを更新または凍結するかを決定し、モデル性能を損なうことなく計算とメモリの要求を大幅に削減する。
我々は,従来の全パラメータ細調整や他のパラメータ効率の手法と比較して,リソース消費を大幅に削減して,競争性能を実現する能力を示した。
LoRA-SPの革新的なアプローチは、リソース制限された設定における高度なNLPモデルの展開を促進するだけでなく、新しい研究手法を効果的かつ効率的なモデル適応戦略に開放する。
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