論文の概要: RoseLoRA: Row and Column-wise Sparse Low-rank Adaptation of Pre-trained Language Model for Knowledge Editing and Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10777v3
• Date: Tue, 15 Oct 2024 19:47:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:10.260519
• Title: RoseLoRA: Row and Column-wise Sparse Low-rank Adaptation of Pre-trained Language Model for Knowledge Editing and Fine-tuning
• Title（参考訳）: RoseLoRA:知識編集と微調整のための事前学習言語モデルの低ランク適応
• Authors: Haoyu Wang, Tianci Liu, Ruirui Li, Monica Cheng, Tuo Zhao, Jing Gao,
• Abstract要約: 事前学習された言語モデルは、様々なNLPタスクにまたがる強力な一般化性を示す。 特定のタスクのためにこれらのモデルを微調整するには、通常、リソース集約的な全てのパラメータを更新する必要がある。 我々は,textbfrowとctextbfolumn-wise spartextbfse textbflow-textbfrank textbfadaptation (RoseLoRA)を実行する新しいPEFT法を提案する。 RoseLoRAは、特定のタスクの最も重要なパラメータのみを特定し、更新し、効率を維持する
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.32145845869823
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• Abstract: Pre-trained language models, trained on large-scale corpora, demonstrate strong generalizability across various NLP tasks. Fine-tuning these models for specific tasks typically involves updating all parameters, which is resource-intensive. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, such as the popular LoRA family, introduce low-rank matrices to learn only a few parameters efficiently. However, during inference, the product of these matrices updates all pre-trained parameters, complicating tasks like knowledge editing that require selective updates. We propose a novel PEFT method, which conducts \textbf{r}ow and c\textbf{o}lumn-wise spar\textbf{se} \textbf{lo}w-\textbf{r}ank \textbf{a}daptation (RoseLoRA), to address this challenge. RoseLoRA identifies and updates only the most important parameters for a specific task, maintaining efficiency while preserving other model knowledge. By adding a sparsity constraint on the product of low-rank matrices and converting it to row and column-wise sparsity, we ensure efficient and precise model updates. Our theoretical analysis guarantees the lower bound of the sparsity with respective to the matrix product. Extensive experiments on five benchmarks across twenty datasets demonstrate that RoseLoRA outperforms baselines in both general fine-tuning and knowledge editing tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模コーパスで訓練された事前学習言語モデルは、様々なNLPタスクに対して強力な一般化性を示す。 特定のタスクのためにこれらのモデルを微調整するには、通常、リソース集約的な全てのパラメータを更新する必要がある。 パラメータ効率のよい微調整法(PEFT)では、LoRAファミリのような低ランク行列を導入し、いくつかのパラメータを効率的に学習する。 しかし、推論の間、これらの行列の製品は、事前訓練されたパラメータをすべて更新し、選択的な更新を必要とする知識編集のようなタスクを複雑にする。 本稿では,この課題に対処するため,新しいPEFT法を提案する。 RoseLoRAは、特定のタスクにおいて最も重要なパラメータのみを特定し、更新し、他のモデルの知識を維持しながら効率を維持する。 低ランク行列の積にスパーシリティ制約を加え、行や列の幅に変換することで、効率的かつ正確なモデル更新を確実にする。 我々の理論的解析は、行列積のそれぞれに対する空間境界の低いことを保証している。 20のデータセットにまたがる5つのベンチマークの大規模な実験により、RoseLoRAは一般的な微調整タスクと知識編集タスクの両方においてベースラインを上回っていることが示された。

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