論文の概要: A Semantic-Aware Layer-Freezing Approach to Computation-Efficient Fine-Tuning of Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11753v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 07:14:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:25:55.271427
• Title: A Semantic-Aware Layer-Freezing Approach to Computation-Efficient Fine-Tuning of Language Models
• Title（参考訳）: セマンティック・アウェア・レイヤフリーズ手法による言語モデルの計算効率の良い微調整
• Authors: Jian Gu, Aldeida Aleti, Chunyang Chen, Hongyu Zhang,
• Abstract要約: 下流のデータやタスクにモデルを適応させるには、微調整言語モデル(LM)が不可欠である。 本稿では,バックプロパゲーション(層レベルでの)のコスト削減に向けた先駆的な取り組みを提案する。 我々は、よく知られたLMとデータセットにまたがる広範な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.178931149612644
• License:
• Abstract: Finetuning language models (LMs) is crucial for adapting the models to downstream data and tasks. However, full finetuning is usually costly. Existing work, such as parameter-efficient finetuning (PEFT), often focuses on \textit{how to finetune} but neglects the issue of \textit{where to finetune}. As a pioneering work on reducing the cost of backpropagation (at the layer level) by answering where to finetune, we conduct a semantic analysis of the LM inference process. We first propose using transition traces of the latent representation to compute deviations (or loss). Then, using a derived formula of scaling law, we estimate the gain of each layer in reducing deviation (or loss). Further, we narrow down the scope for finetuning, and also, study the cost-benefit balance of LM finetuning. We perform extensive experiments across well-known LMs and datasets. The results show that our approach is effective and efficient, and outperforms the existing baselines. Our approach is orthogonal to other techniques on improving finetuning efficiency, such as PEFT methods, offering practical values on LM finetuning.
• Abstract（参考訳）: 下流のデータやタスクにモデルを適応させるには、微調整言語モデル(LM)が不可欠である。 しかし、完全な微調整は通常コストがかかる。 パラメータ効率の微調整(PEFT)のような既存の作業は、しばしば \textit{how to finetune} にフォーカスするが、 \textit{where to finetune} の問題を無視している。 階層レベルでの)バックプロパゲーションのコスト削減に向けた先駆的な取り組みとして,我々はLM推論プロセスのセマンティック分析を行う。 まず、遅延表現の遷移トレースを用いて偏差(損失)を計算する。 次に, スケーリング法則の導出式を用いて, 偏差(損失)を低減する際の各層の利得を推定する。 さらに,ファインタニングの範囲を狭め,LMファインタニングの費用対効果バランスについても検討する。 我々は、よく知られたLMとデータセットにまたがる広範な実験を行う。 その結果,本手法は有効かつ効率的であり,既存のベースラインよりも優れていることがわかった。 本手法は,PEFT法などのファインチューニング効率向上のための他の手法と直交し,LMファインチューニングの実用的価値を提供する。

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