論文の概要: RankAdaptor: Hierarchical Dynamic Low-Rank Adaptation for Structural Pruned LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15734v1
• Date: Sat, 22 Jun 2024 04:52:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 20:54:52.658630
• Title: RankAdaptor: Hierarchical Dynamic Low-Rank Adaptation for Structural Pruned LLMs
• Title（参考訳）: RankAdaptor: 階層型動的低ランク適応による構造解析
• Authors: Changhai Zhou, Shijie Han, Shiyang Zhang, Shichao Weng, Zekai Liu, Cheng Jin,
• Abstract要約: 本稿では,階層的動的階数スケジューリングを併用した効率的な微調整手法であるRandAdaptorを紹介する。 RankAdaptorは、異なるプルーニング設定に対して構造的なプルーニングで標準のLoRAを一貫して上回っている。 トレーニング可能なパラメータを増やすことなく、RandAdaptorはプルーンドモデルと元のモデルのリカバリの間の精度パフォーマンスギャップをさらに小さくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3424221693424014
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The efficient compression of large language models (LLMs) is becoming increasingly popular. However, recovering the accuracy of compressed LLMs is still a major challenge. Structural pruning with standard Low-Rank Adaptation (LoRA) is a common technique in current LLM compression. In structural pruning, the model architecture is modified unevenly, resulting in suboptimal performance in various downstream tasks via standard LoRA with fixed rank. To address this problem, we introduce RankAdaptor, an efficient fine-tuning method with hierarchical dynamic rank scheduling for pruned LLMs. An end-to-end automatic optimization flow is developed that utilizes a lightweight performance model to determine the different ranks during fine-tuning. Comprehensive experiments on popular benchmarks show that RankAdaptor consistently outperforms standard LoRA with structural pruning over different pruning settings. Without increasing the trainable parameters, RankAdaptor further reduces the accuracy performance gap between the recovery of the pruned model and the original model compared to standard LoRA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の効率的な圧縮は、ますます人気が高まっている。 しかし, 圧縮LDMの精度の回復は依然として大きな課題である。 標準低ランク適応 (LoRA) を用いた構造解析は、現在のLLM圧縮において一般的な手法である。 構造的なプルーニングでは、モデルアーキテクチャは不均一に修正され、固定ランクの標準のLoRAを介して、様々な下流タスクにおいて最適なパフォーマンスをもたらす。 この問題に対処するために, 階層的動的階数スケジューリングを用いた効率的な微調整手法である RankAdaptor を導入する。 軽量な性能モデルを用いて、微調整時に異なるランクを決定するエンド・ツー・エンドの自動最適化フローを開発した。 一般的なベンチマークに関する総合的な実験によると、RancAdaptorは標準のLoRAより一貫して優れており、異なるプルーニング設定に対して構造的なプルーニングを行っている。 トレーニング可能なパラメータを増やさなくても、RandAdaptorは、標準的なLoRAと比較して、プルーンドモデルとオリジナルのモデルのリカバリの間の精度パフォーマンスギャップをさらに減らすことができる。

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