論文の概要: A Survey on LoRA of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11046v3
• Date: Mon, 12 Aug 2024 12:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-13 20:43:18.554007
• Title: A Survey on LoRA of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの LoRA に関する調査
• Authors: Yuren Mao, Yuhang Ge, Yijiang Fan, Wenyi Xu, Yu Mi, Zhonghao Hu, Yunjun Gao,
• Abstract要約: 低ランク適応(LoRA)は、高密度ニューラルネットワーク層をプラグ可能な低ランク行列で更新し、パラメータ効率の良い微調整パラダイムの1つである。 本調査は,(1)ダウンストリーム適応の改善による下流タスクにおけるLoRAの性能向上,(2)複数のLoRAプラグインを混合してタスク間一般化を実現するクロスタスク一般化手法,(3)LoRAの計算効率を高める効率改善手法,(4)フェデレート学習にLoRAを使用するデータプライバシ保護手法,(5)アプリケーションの観点から,進捗を分類し,レビューする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.85250609150331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation~(LoRA), which updates the dense neural network layers with pluggable low-rank matrices, is one of the best performed parameter efficient fine-tuning paradigms. Furthermore, it has significant advantages in cross-task generalization and privacy-preserving. Hence, LoRA has gained much attention recently, and the number of related literature demonstrates exponential growth. It is necessary to conduct a comprehensive overview of the current progress on LoRA. This survey categorizes and reviews the progress from the perspectives of (1) downstream adaptation improving variants that improve LoRA's performance on downstream tasks; (2) cross-task generalization methods that mix multiple LoRA plugins to achieve cross-task generalization; (3) efficiency-improving methods that boost the computation-efficiency of LoRA; (4) data privacy-preserving methods that use LoRA in federated learning; (5) application. Besides, this survey also discusses the future directions in this field. At last, we provide a Github page~\footnote{\href{https://github.com/ZJU-LLMs/Awesome-LoRAs.git}{https://github.com/ZJU-LLMs/Awesome-LoRAs.git}} for readers to check the updates and initiate discussions on this survey paper.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation~(LoRA)は、高密度ニューラルネットワーク層をプラグ可能な低ランク行列で更新する、パラメータ効率の良い微調整パラダイムの1つである。 さらに、クロスタスクの一般化とプライバシ保護において大きな利点がある。 したがって、LoRAは近年注目を集めており、関連する文献の数は指数関数的な成長を示している。 LoRAの現状を概観する必要がある。 本調査は,(1)ダウンストリーム適応の改善による下流タスクの性能向上,(2)複数のLoRAプラグインを混合してタスク間一般化を実現するクロスタスク一般化手法,(3)LoRAの計算効率を高める効率改善手法,(4)LoRAをフェデレート学習に使用するデータプライバシ保護手法,(5)アプリケーションの観点から,進捗を分類し,レビューする。 また,本調査では今後の方向性についても論じる。 最後に、私たちはGithubページ~\footnote{\href{https://github.com/ZJU-LLMs/Awesome-LoRAs.git}{https://github.com/ZJU-LLMs/Awesome-LoRAs.git}}を読者に提供し、この調査論文の更新を確認し、議論を開始する。

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