Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mixture of LoRA Experts

論文の概要: Mixture of LoRA Experts

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13628v1
Date: Sun, 21 Apr 2024 11:59:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 18:11:42.970961
Title: Mixture of LoRA Experts
Title（参考訳）: LoRAエキスパートの混在
Authors: Xun Wu, Shaohan Huang, Furu Wei,
Abstract要約: 本稿では,階層的制御と未分散分岐選択を利用する LoRA Experts (MoLE) アプローチを提案する。 MoLEアプローチは直接算術マージよりも優れたLoRA融合性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 87.50120181861362
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: LoRA has gained widespread acceptance in the fine-tuning of large pre-trained models to cater to a diverse array of downstream tasks, showcasing notable effectiveness and efficiency, thereby solidifying its position as one of the most prevalent fine-tuning techniques. Due to the modular nature of LoRA's plug-and-play plugins, researchers have delved into the amalgamation of multiple LoRAs to empower models to excel across various downstream tasks. Nonetheless, extant approaches for LoRA fusion grapple with inherent challenges. Direct arithmetic merging may result in the loss of the original pre-trained model's generative capabilities or the distinct identity of LoRAs, thereby yielding suboptimal outcomes. On the other hand, Reference tuning-based fusion exhibits limitations concerning the requisite flexibility for the effective combination of multiple LoRAs. In response to these challenges, this paper introduces the Mixture of LoRA Experts (MoLE) approach, which harnesses hierarchical control and unfettered branch selection. The MoLE approach not only achieves superior LoRA fusion performance in comparison to direct arithmetic merging but also retains the crucial flexibility for combining LoRAs effectively. Extensive experimental evaluations conducted in both the Natural Language Processing (NLP) and Vision & Language (V&L) domains substantiate the efficacy of MoLE.
Abstract（参考訳）: LoRAは、様々な下流タスクに対応するために、大規模な訓練済みモデルの微調整に広く受け入れられ、顕著な効果と効率性を示し、最も一般的な微調整技法の1つとしての地位を固めている。 LoRAのプラグイン・アンド・プレイプラグインのモジュラー性のため、研究者は複数のLoRAのアマルガメーションを掘り下げて、さまざまな下流タスクにモデルを拡張した。それでも、LoRA融合のための既存のアプローチは、固有の課題と相反する。直接算術マージは、元の事前訓練されたモデルの生成能力を失ったり、LoRAの別個の同一性を失ったりし、結果として準最適結果をもたらす。一方、参照チューニングに基づく融合では、複数のLoRAを効果的に組み合わせるために必要な柔軟性に関する制限が示される。これらの課題に対応するために,本論文では,階層的制御と未分散分岐選択を利用する LoRA Experts (Mixture of LoRA) アプローチを提案する。 MoLEアプローチは直接算術マージよりも優れたLoRA融合性能を達成するだけでなく、LoRAを効果的に組み合わせるための重要な柔軟性を保っている。自然言語処理(NLP)とビジョン&ランゲージ(V&L)の両領域で実施された広範囲な実験的評価は,MoLEの有効性を裏付けるものである。

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