論文の概要: Adapter-X: A Novel General Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.03051v2
• Date: Thu, 6 Jun 2024 02:18:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 13:01:03.607035
• Title: Adapter-X: A Novel General Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Vision
• Title（参考訳）: Adapter-X:視覚のためのパラメータ効率の良いファインチューニングフレームワーク
• Authors: Minglei Li, Peng Ye, Yongqi Huang, Lin Zhang, Tao Chen, Tong He, Jiayuan Fan, Wanli Ouyang,
• Abstract要約: 本稿では,2次元画像と3次元点雲の微調整を改善するためのAdapter-Xという新しいフレームワークを提案する。 2D画像と3Dポイントの雲のモードで完全な微調整をし、パラメータが大幅に少ない、すなわち2Dと3Dの分類タスクにおいて、オリジナルのトレーニング可能なパラメータのわずか0.20%と1.88%で、初めて性能を上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.80792724919329
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) has become increasingly important as foundation models continue to grow in both popularity and size. Adapter has been particularly well-received due to their potential for parameter reduction and adaptability across diverse tasks. However, striking a balance between high efficiency and robust generalization across tasks remains a challenge for adapter-based methods. We analyze existing methods and find that: 1) parameter sharing is the key to reducing redundancy; 2) more tunable parameters, dynamic allocation, and block-specific design are keys to improving performance. Unfortunately, no previous work considers all these factors. Inspired by this insight, we introduce a novel framework named Adapter-X. First, a Sharing Mixture of Adapters (SMoA) module is proposed to fulfill token-level dynamic allocation, increased tunable parameters, and inter-block sharing at the same time. Second, some block-specific designs like Prompt Generator (PG) are introduced to further enhance the ability of adaptation. Extensive experiments across 2D image and 3D point cloud modalities demonstrate that Adapter-X represents a significant milestone as it is the first to outperform full fine-tuning in both 2D image and 3D point cloud modalities with significantly fewer parameters, i.e., only 0.20% and 1.88% of original trainable parameters for 2D and 3D classification tasks. Our code will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率細調整(PEFT)は、ファンデーションモデルが人気とサイズの両方で成長を続けるにつれ、ますます重要になっている。 アダプタは、パラメータの削減と様々なタスクへの適応性の可能性から、特によく認識されている。 しかし、タスク間の高効率性と堅牢な一般化のバランスを崩すことは、アダプタベースの手法の課題である。 既存の手法を分析し、それを見つける。 1) パラメータ共有は冗長性を低下させる鍵である。 2) よりチューニング可能なパラメータ、動的アロケーション、ブロック固有の設計がパフォーマンス向上の鍵となります。 残念ながら、これらの要因をすべて考慮した以前の研究は行われていない。 この知見に触発されて、Adapter-Xという新しいフレームワークを紹介します。 まず、トークンレベルの動的アロケーション、チューナブルパラメータの増加、ブロック間共有を同時に実現するために、Sharing Mixture of Adapters (SMoA)モジュールを提案する。 第2に、プロンプトジェネレータ(PG)のようなブロック固有の設計が導入され、適応性をさらに向上する。 2Dイメージと3Dポイントクラウドモダリティにわたる大規模な実験は、Adapter-Xが2Dイメージと3Dポイントクラウドモダリティの両方で完全な微調整を初めて上回り、2Dと3Dの分類タスクのトレーニング可能なパラメータの0.20%と1.88%に過ぎなかったことから、重要なマイルストーンであることを示している。 私たちのコードは公開されます。

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