論文の概要: See Further for Parameter Efficient Fine-tuning by Standing on the Shoulders of Decomposition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05417v1
- Date: Sun, 7 Jul 2024 15:44:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-09 19:47:49.295653
- Title: See Further for Parameter Efficient Fine-tuning by Standing on the Shoulders of Decomposition
- Title（参考訳）: 分解の肩に立たせられたパラメータ効率の良い微調整について
- Authors: Chongjie Si, Xiaokang Yang, Wei Shen,
- Abstract要約: パラメータ効率の細かいチューニング(PEFT)は、パラメータの選択したサブセットを最適化し、残りを固定し、計算とストレージのオーバーヘッドを大幅に削減することに焦点を当てている。
分解の観点からそれらを分離することで、すべてのアプローチを統一する第一歩を踏み出します。
本稿では,PEFT技術の性能向上を目的とした,単純かつ効果的なフレームワークとともに,新しい2つのPEFT手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.87609859444084
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid expansion of large foundation models within the pre-training and fine-tuning framework has underscored that larger models often yield better results. However, the scaling up of large foundation models has led to soaring costs in fine-tuning and parameter storage, rendering extensive adaptations impractical. This challenge has sparked the development of parameter-efficient fine-tuning (PEFT), which focuses on optimizing a select subset of parameters while keeping the rest fixed, significantly lowering computational and storage overheads. While recent years have witnessed a significant success in PEFT, a deep understanding of the fundamental principles behind these methods remains unexplored. To this end, here we take the first step to unify all approaches by dissecting them from a decomposition perspective. We initiate a comprehensive mathematical analysis of these methods, allowing us to delve deeply into their underlying mechanisms, and we explore the reasons behind the variations in performance among different techniques. Furthermore, inspired by our theoretical analysis, we introduce two novel PEFT methods alongside a simple yet effective framework designed to enhance the performance of PEFT techniques across various applications. Our empirical validations, conducted across multiple datasets, demonstrate the efficacy of these methods, showcasing both theoretical validity and practical performance improvements under the guidance of our analytical findings. We believe our work will deepen researchers' understanding of PEFT and other techniques, prompting further contemplation and advancing the research across the whole community.
- Abstract（参考訳）: 事前訓練および微調整フレームワークにおける大規模な基礎モデルの急速な拡張は、より大きなモデルがより良い結果をもたらすことがしばしばあることを暗示している。
しかし、大規模な基礎モデルのスケールアップにより、微調整とパラメータ記憶のコストが上昇し、広範囲な適応が不可能になった。
この課題はパラメータ効率の微調整(PEFT)の発展に拍車をかけたもので、パラメータの選択サブセットを最適化し、残りを固定し、計算やストレージのオーバーヘッドを大幅に削減することに焦点を当てている。
近年、PEFTで大きな成功を収めているのを目撃しているが、これらの手法の背後にある基本原理の深い理解はいまだに未解明のままである。
この目的のために、ここでは、分解の観点からそれらを分離することで、すべてのアプローチを統一する第一歩を踏み出します。
我々はこれらの手法の総合的な数学的解析を開始し、基礎となるメカニズムを深く掘り下げることができ、異なる手法間の性能の違いの背景にある理由を探る。
さらに,本理論から着想を得たPEFT手法を,PEFT技術の性能向上を目的とした簡易かつ効果的なフレームワークとともに導入した。
複数のデータセットにまたがって実施した実証実験により,これらの手法の有効性が実証され,解析的知見の指導の下で理論的妥当性と実用的性能の改善が示された。
我々の研究は、PEFTや他の技術に対する研究者の理解を深め、コミュニティ全体でのさらなる検討と研究の推進につながると信じています。
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