Fugu-MT 論文翻訳(概要): Conditional LoRA Parameter Generation

論文の概要: Conditional LoRA Parameter Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01415v1
Date: Fri, 2 Aug 2024 17:43:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-05 12:38:29.979770
Title: Conditional LoRA Parameter Generation
Title（参考訳）: 条件付きロラパラメータ生成
Authors: Xiaolong Jin, Kai Wang, Dongwen Tang, Wangbo Zhao, Yukun Zhou, Junshu Tang, Yang You,
Abstract要約: 制御可能な高性能パラメータ生成の実現可能性を示す新しいアプローチであるCOND P-DIFFを提案する。コンピュータビジョンと自然言語処理の両領域における実験結果から, COND P-DIFF が与えられたタスクに条件付き高性能なパラメータを生成できることが一貫して示されている。我々の研究は、条件駆動パラメータ生成のさらなる探求の道を開き、ニューラルネットワークのタスク固有の適応のための有望な方向を提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.34892473337235
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generative models have achieved remarkable success in image, video, and text domains. Inspired by this, researchers have explored utilizing generative models to generate neural network parameters. However, these efforts have been limited by the parameter size and the practicality of generating high-performance parameters. In this paper, we propose COND P-DIFF, a novel approach that demonstrates the feasibility of controllable high-performance parameter generation, particularly for LoRA (Low-Rank Adaptation) weights, during the fine-tuning process. Specifically, we employ an autoencoder to extract efficient latent representations for parameters. We then train a conditional latent diffusion model to synthesize high-performing model parameters from random noise based on specific task conditions. Experimental results in both computer vision and natural language processing domains consistently demonstrate that COND P-DIFF can generate high-performance parameters conditioned on the given task. Moreover, we observe that the parameter distribution generated by COND P-DIFF exhibits differences compared to the distribution obtained through normal optimization methods, indicating a certain level of generalization capability. Our work paves the way for further exploration of condition-driven parameter generation, offering a promising direction for task-specific adaptation of neural networks.
Abstract（参考訳）: 生成モデルは、画像、ビデオ、テキストドメインにおいて顕著な成功を収めた。これに触発された研究者らは、生成モデルを利用してニューラルネットワークパラメータを生成することを検討している。しかし、これらの取り組みは、パラメータサイズと高性能パラメータを生成する実用性によって制限されている。本稿では,制御可能な高性能パラメータ生成の実現可能性を示す新しいアプローチであるCOND P-DIFFを提案する。具体的には、パラメータの効率的な潜在表現を抽出するためにオートエンコーダを用いる。次に条件付き潜在拡散モデルを訓練し、特定のタスク条件に基づいてランダムノイズから高性能モデルパラメータを合成する。コンピュータビジョンと自然言語処理の両領域における実験結果から, COND P-DIFF が与えられたタスクに条件付き高性能なパラメータを生成できることが一貫して示されている。また, COND P-DIFF によって生成されるパラメータ分布は, 正規最適化法で得られたパラメータ分布と差があり, ある程度の一般化能力を示す。我々の研究は、条件駆動パラメータ生成のさらなる探求の道を開き、ニューラルネットワークのタスク固有の適応のための有望な方向を提供する。

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