論文の概要: Lottery Ticket Adaptation: Mitigating Destructive Interference in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16797v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 16:58:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 13:55:51.387038
• Title: Lottery Ticket Adaptation: Mitigating Destructive Interference in LLMs
• Title（参考訳）: Lottery Ticket Adaptation: LLMにおける破壊的干渉の軽減
• Authors: Ashwinee Panda, Berivan Isik, Xiangyu Qi, Sanmi Koyejo, Tsachy Weissman, Prateek Mittal,
• Abstract要約: Lottery Ticket Adaptation (LoTA) はスパース適応法であり、モデルのスパースサブネットワークのみを特定し最適化する。 LoTAは、完全な微調整と低ランク適応(LoRA)よりも優れたパフォーマンスを得る
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.58185032979828
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing methods for adapting large language models (LLMs) to new tasks are not suited to multi-task adaptation because they modify all the model weights -- causing destructive interference between tasks. The resulting effects, such as catastrophic forgetting of earlier tasks, make it challenging to obtain good performance on multiple tasks at the same time. To mitigate this, we propose Lottery Ticket Adaptation (LoTA), a sparse adaptation method that identifies and optimizes only a sparse subnetwork of the model. We evaluate LoTA on a wide range of challenging tasks such as instruction following, reasoning, math, and summarization. LoTA obtains better performance than full fine-tuning and low-rank adaptation (LoRA), and maintains good performance even after training on other tasks -- thus, avoiding catastrophic forgetting. By extracting and fine-tuning over \emph{lottery tickets} (or \emph{sparse task vectors}), LoTA also enables model merging over highly dissimilar tasks.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)を新しいタスクに適用するための既存の方法は、すべてのモデルの重みを変更するため、マルチタスク適応には適していない。 初期のタスクの破滅的な忘れなど、結果として生じる影響は、複数のタスクで優れたパフォーマンスを得るのを同時に困難にしている。 これを軽減するために,モデルのスパースサブネットワークのみを特定し最適化するスパース適応法であるLottery Ticket Adaptation (LoTA)を提案する。 我々はLoTAを命令追従、推論、数学、要約といった幅広い課題に対して評価する。 LoTAは完全な微調整と低ランク適応(LoRA)よりも優れたパフォーマンスを実現し、他のタスクをトレーニングしても優れたパフォーマンスを維持する。 LoTAは、 \emph{lottery ticket} (または \emph{sparse task vectors}) を抽出し、微調整することにより、非常に異なるタスクに対するモデルマージを可能にする。

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