論文の概要: Towards Federated Low-Rank Adaptation of Language Models with Rank Heterogeneity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17477v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 06:56:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:26:06.655601
• Title: Towards Federated Low-Rank Adaptation of Language Models with Rank Heterogeneity
• Title（参考訳）: ランク不均一性をもつ言語モデルの低ランク適応に向けて
• Authors: Yuji Byun, Jaeho Lee,
• Abstract要約: クライアント間の不均一なランクが不安定なパフォーマンスにつながることを観察する。 この不安定性は従来のゼロ・パディング・アグリゲーション・ストラテジーに起因している。 高品質なデータを持つクライアントからの貴重な情報をよりよく保持するレプリケーションベースのパディング戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.515874333424929
• License:
• Abstract: Low-rank adaptation (LoRA) offers an efficient alternative to full-weight adaptation in federated fine-tuning of language models, significantly reducing computational costs. By adjusting ranks for each client, federated LoRA enables flexible resource allocation. However, we observe that heterogeneous ranks among clients lead to unstable performance. Our analysis attributes this instability to the conventional zero-padding aggregation strategy, which dilutes information from high-rank clients during model aggregation. To address this issue, we propose a replication-based padding strategy that better retains valuable information from clients with high-quality data. Empirically, this approach accelerates convergence and enhances the global model's predictive performance.
• Abstract（参考訳）: 低ランク適応(LoRA)は、言語モデルのファインチューニングにおけるフルウェイト適応の効率的な代替手段であり、計算コストを大幅に削減する。 各クライアントのランクを調整することで、フェデレートされたLoRAは柔軟なリソース割り当てを可能にします。 しかし、クライアント間の不均一なランクが不安定なパフォーマンスをもたらすことを観察する。 この不安定性は,モデルアグリゲーション中に上位クライアントからの情報を希釈する従来のゼロパディングアグリゲーション戦略に起因している。 この問題に対処するため、我々は、高品質なデータを持つクライアントからの貴重な情報をよりよく保持するレプリケーションベースのパディング戦略を提案する。 実験的に、このアプローチは収束を加速し、グローバルモデルの予測性能を高める。

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