論文の概要: Parameter Efficient Fine Tuning: A Comprehensive Analysis Across Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13506v2
- Date: Tue, 23 Apr 2024 21:28:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 12:48:39.611342
- Title: Parameter Efficient Fine Tuning: A Comprehensive Analysis Across Applications
- Title（参考訳）: パラメータ効率の良い微調整:アプリケーション全体にわたる包括的解析
- Authors: Charith Chandra Sai Balne, Sreyoshi Bhaduri, Tamoghna Roy, Vinija Jain, Aman Chadha,
- Abstract要約: ディープラーニングの台頭は、コンピュータビジョン、自然言語処理、医療画像などの分野で大きな進歩を遂げている。
すべてのパラメータの調整を含む従来の微調整手法は、高い計算量とメモリ要求のために課題に直面している。
本稿では,計算効率と性能のバランスをとるためにパラメータを選択的に更新するPEFT(Efficient Fine-Tuning)手法について検討する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7421845364041001
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rise of deep learning has marked significant progress in fields such as computer vision, natural language processing, and medical imaging, primarily through the adaptation of pre-trained models for specific tasks. Traditional fine-tuning methods, involving adjustments to all parameters, face challenges due to high computational and memory demands. This has led to the development of Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) techniques, which selectively update parameters to balance computational efficiency with performance. This review examines PEFT approaches, offering a detailed comparison of various strategies highlighting applications across different domains, including text generation, medical imaging, protein modeling, and speech synthesis. By assessing the effectiveness of PEFT methods in reducing computational load, speeding up training, and lowering memory usage, this paper contributes to making deep learning more accessible and adaptable, facilitating its wider application and encouraging innovation in model optimization. Ultimately, the paper aims to contribute towards insights into PEFT's evolving landscape, guiding researchers and practitioners in overcoming the limitations of conventional fine-tuning approaches.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングの台頭は、コンピュータビジョン、自然言語処理、医療画像などの分野において、主に特定のタスクに対する事前訓練されたモデルの適応を通じて顕著な進歩を遂げている。
すべてのパラメータの調整を含む従来の微調整手法は、高い計算量とメモリ要求のために課題に直面している。
これによりパラメータ効率と性能のバランスをとるためにパラメータを選択的に更新するPEFT技術が開発された。
本稿では,PEFTのアプローチについて検討し,テキスト生成,医用画像,タンパク質モデリング,音声合成など,さまざまな分野の応用に焦点を当てたさまざまな戦略を詳細に比較する。
計算負荷の低減,トレーニングの高速化,メモリ使用量の削減などにおけるPEFT手法の有効性を評価することにより,ディープラーニングをよりアクセシブルかつ適応的にし,より広範な応用を促進し,モデル最適化の革新を促進することに貢献した。
究極的には、PEFTの進化する景観に対する洞察に寄与し、従来の微調整アプローチの限界を克服する研究者や実践者を導くことを目的としている。
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