Fugu-MT 論文翻訳(概要): VB-LoRA: Extreme Parameter Efficient Fine-Tuning with Vector Banks

論文の概要: VB-LoRA: Extreme Parameter Efficient Fine-Tuning with Vector Banks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15179v1
Date: Fri, 24 May 2024 03:24:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-27 18:09:00.262108
Title: VB-LoRA: Extreme Parameter Efficient Fine-Tuning with Vector Banks
Title（参考訳）: VB-LoRA:ベクトルバンクを用いた超高速微調整
Authors: Yang Li, Shaobo Han, Shihao Ji,
Abstract要約: ローランク適応(LoRA)とその派生型は、かなりのストレージと送信コストを発生させる。行列次元,モジュール,レイヤ間の低ランク分解の障壁を断ち切る「分割共有」パラダイムを導入する。 VB-LoRAは、最先端PEFT法と比較して、同等または優れた性能を維持しながら、極端なパラメータ効率を達成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.266224162377371
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As the adoption of large language models increases and the need for per-user or per-task model customization grows, the parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, such as low-rank adaptation (LoRA) and its variants, incur substantial storage and transmission costs. To further reduce stored parameters, we introduce a "divide-and-share" paradigm that breaks the barriers of low-rank decomposition across matrix dimensions, modules and layers by sharing parameters globally via a \textit{vector bank}. As an instantiation of the paradigm to LoRA, our proposed VB-LoRA composites \textit{all} the low-rank matrices of LoRA from a shared \textit{vector bank} with a differentiable top-$k$ admixture module. VB-LoRA achieves extreme parameter efficiency while maintaining comparable or better performance compared to state-of-the-art PEFT methods. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of VB-LoRA on natural language understanding, natural language generation, and instruction tuning tasks. When fine-tuning the Llama2-13B model, VB-LoRA only uses 0.4\% of LoRA's stored parameters yet attaining superior results. Our source code is available at \url{https://github.com/leo-yangli/VB-LoRA}.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルの採用が増加し、ユーザ毎やタスク毎のモデルカスタマイズの必要性が高まるにつれて、低ランク適応(LoRA)やその変種といったパラメータ効率のよい微調整(PEFT)手法は、かなりのストレージと送信コストを発生させる。パラメータをグローバルに共有することで,行列次元,モジュール,レイヤ間の低ランク分解の障壁を解消する「分割共有」パラダイムを導入する。 LoRAへのパラダイムのインスタンス化として、提案したVB-LoRAコンポジットは、共有された \textit{vector bank} からLoRAの低ランク行列を微分可能のトップ-$k$アドミクチャモジュールで生成する。 VB-LoRAは、最先端PEFT法と比較して、同等または優れた性能を維持しながら、極端なパラメータ効率を達成する。 VB-LoRAは、自然言語理解、自然言語生成、命令チューニングタスクに有効であることを示した。 Llama2-13Bモデルを微調整する場合、VB-LoRAはLoRAの格納パラメータの0.4\%しか使用していないが、優れた結果が得られる。ソースコードは \url{https://github.com/leo-yangli/VB-LoRA} で公開されている。

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