論文の概要: LoRA-Pro: Are Low-Rank Adapters Properly Optimized?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.18242v1
- Date: Thu, 25 Jul 2024 17:57:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 13:09:36.657327
- Title: LoRA-Pro: Are Low-Rank Adapters Properly Optimized?
- Title（参考訳）: LoRA-Pro: 低ランクアダプタは適切に最適化されているか?
- Authors: Zhengbo Wang, Jian Liang,
- Abstract要約: LoRA(Lo-Rank Adaptation)は、パラメータ効率の良い微調整基礎モデルの顕著な手法として登場した。
効率性にもかかわらず、LoRAはフル微調整に比べて性能が劣ることが多い。
この性能ギャップを埋めるためにLoRA-Proを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.62010118950418
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Low-Rank Adaptation, also known as LoRA, has emerged as a prominent method for parameter-efficient fine-tuning foundation models by re-parameterizing the original matrix into the product of two low-rank matrices. Despite its efficiency, LoRA often yields inferior performance compared to full fine-tuning. In this paper, we propose LoRA-Pro to bridge this performance gap. Firstly, we delve into the optimization processes in LoRA and full fine-tuning. We reveal that while LoRA employs low-rank approximation, it neglects to approximate the optimization process of full fine-tuning. To address this, we introduce a novel concept called the "equivalent gradient." This virtual gradient makes the optimization process on the re-parameterized matrix equivalent to LoRA, which can be used to quantify the differences between LoRA and full fine-tuning. The equivalent gradient is derived from the gradients of matrices $A$ and $B$. To narrow the performance gap, our approach minimizes the differences between the equivalent gradient and the gradient obtained from full fine-tuning during the optimization process. By solving this objective, we derive optimal closed-form solutions for updating matrices $A$ and $B$. Our method constrains the optimization process, shrinking the performance gap between LoRA and full fine-tuning. Extensive experiments on natural language processing tasks validate the effectiveness of our method.
- Abstract（参考訳）: LoRAとしても知られるローランド適応は、元の行列を2つの低ランク行列の積に再パラメータ化することでパラメータ効率の良い微調整基礎モデルの顕著な方法として登場した。
効率性にもかかわらず、LoRAはフル微調整に比べて性能が劣ることが多い。
本稿では,この性能ギャップを埋めるためにLoRA-Proを提案する。
まず、LoRAの最適化プロセスとフル微調整について調べる。
LoRAは低ランク近似を用いるが、完全な微調整の最適化プロセスは無視する。
これを解決するために、我々は「等価勾配」と呼ばれる新しい概念を導入する。
この仮想勾配は、LoRAと完全微調整の違いを定量化するために使用可能な、LoRAと等価な再パラメータ化行列上の最適化プロセスを生成する。
等価勾配は行列の勾配$A$と$B$から導かれる。
性能ギャップを狭めるため,最適化プロセス中の全微調整から得られる等価勾配と勾配の差を最小限に抑える。
この目的を解くことにより、行列を$A$と$B$に更新する最適な閉形式解を導出する。
提案手法は最適化過程を制約し,LoRAとフル微調整性能の差を小さくする。
自然言語処理タスクに関する大規模な実験により,本手法の有効性が検証された。
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