論文の概要: AdaZeta: Adaptive Zeroth-Order Tensor-Train Adaption for Memory-Efficient Large Language Models Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18060v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 19:43:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:02:11.808678
• Title: AdaZeta: Adaptive Zeroth-Order Tensor-Train Adaption for Memory-Efficient Large Language Models Fine-Tuning
• Title（参考訳）: AdaZeta: メモリ効率の良い大規模言語モデルのための適応型ゼロ階テンソルトレイン適応
• Authors: Yifan Yang, Kai Zhen, Ershad Banijamal, Athanasios Mouchtaris, Zheng Zhang,
• Abstract要約: 微調整型大規模言語モデル(LLM)は、様々な自然言語処理タスクにおいて顕著なパフォーマンスを実現している。 メモリ効率のゼロ階数法(MeZO)は、前方通過のみを使用してLPMを微調整しようとするため、バックプロパゲーショングラフは不要である。 本稿では,ZO手法の性能と収束性を改善するために,AdaZeta(Adaptive Zeroth-order-Train Adaption)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.950914612765494
• License:
• Abstract: Fine-tuning large language models (LLMs) has achieved remarkable performance across various natural language processing tasks, yet it demands more and more memory as model sizes keep growing. To address this issue, the recently proposed Memory-efficient Zeroth-order (MeZO) methods attempt to fine-tune LLMs using only forward passes, thereby avoiding the need for a backpropagation graph. However, significant performance drops and a high risk of divergence have limited their widespread adoption. In this paper, we propose the Adaptive Zeroth-order Tensor-Train Adaption (AdaZeta) framework, specifically designed to improve the performance and convergence of the ZO methods. To enhance dimension-dependent ZO estimation accuracy, we introduce a fast-forward, low-parameter tensorized adapter. To tackle the frequently observed divergence issue in large-scale ZO fine-tuning tasks, we propose an adaptive query number schedule that guarantees convergence. Detailed theoretical analysis and extensive experimental results on Roberta-Large and Llama-2-7B models substantiate the efficacy of our AdaZeta framework in terms of accuracy, memory efficiency, and convergence speed.
• Abstract（参考訳）: 細調整された大規模言語モデル(LLM)は、さまざまな自然言語処理タスクで顕著なパフォーマンスを実現していますが、モデルのサイズが拡大するにつれて、ますます多くのメモリを必要としています。 この問題に対処するため、最近提案されたメモリ効率ゼロ階法(MeZO)は、フォワードパスのみを使用してLPMを微調整し、バックプロパゲーショングラフの必要性を回避する。 しかし、大きなパフォーマンス低下と分岐のリスクは、広く採用されることを制限している。 本稿では,ZO法の性能と収束性を改善するために,適応ゼロ階テンソル・トレイン適応(AdaZeta)フレームワークを提案する。 次元依存型ZO推定精度を向上させるため,高速かつ低パラメータなテンソル化アダプタを提案する。 大規模ZO微調整タスクにおける頻繁な分散問題に対処するために,収束を保証する適応型クエリ数スケジュールを提案する。 Roberta-Large と Llama-2-7B モデルに関する詳細な理論的解析と広範な実験結果により、精度、メモリ効率、収束速度の観点から、我々の AdaZeta フレームワークの有効性が実証された。

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