論文の概要: CURLoRA: Stable LLM Continual Fine-Tuning and Catastrophic Forgetting Mitigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14572v1
• Date: Mon, 26 Aug 2024 18:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 17:40:47.421212
• Title: CURLoRA: Stable LLM Continual Fine-Tuning and Catastrophic Forgetting Mitigation
• Title（参考訳）: CURLoRA: 安定したLCM連続微調整と破滅的埋立抑制
• Authors: Muhammad Fawi,
• Abstract要約: CURLoRAは、大規模な言語モデルを微調整するための新しいアプローチである。 破滅的な忘れ込みを軽減し、訓練可能なパラメータの数を減らします。 モデルの安定性とタスク間のパフォーマンスを維持しながら、トレーニング可能なパラメータの数を著しく削減します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces CURLoRA, a novel approach to fine-tuning large language models (LLMs) that leverages CUR matrix decomposition in the context of Low-Rank Adaptation (LoRA). Our method addresses two critical challenges in LLM fine-tuning: mitigating catastrophic forgetting during continual learning and reducing the number of trainable parameters. We propose a unique modification to the CUR decomposition process, utilizing inverted probabilities for column and row selection which acts as an implicit regularization, and initializing the $U$ matrix as a zero matrix, and only fine-tuning it. We demonstrate through experiments on multiple datasets that CURLoRA outperforms standard LoRA in mitigating catastrophic forgetting. It maintains model stability and performance across tasks while significantly reducing the number of trainable parameters. Our results show that CURLoRA achieves very good and stable task accuracy while maintaining base model's perplexity scores fixed compared to LoRA upon continual fine-tuning, particularly in scenarios with limited data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Low-Rank Adaptation (LoRA) の文脈で CUR 行列分解を利用した CURLoRA を提案する。 LLMの微調整における2つの重要な課題に対処する。連続学習における破滅的忘れの軽減と、トレーニング可能なパラメータの削減である。 カラム選択と行選択の逆確率を暗黙の正規化として利用し、U$行列をゼロ行列として初期化し、それを微調整する。 我々は、CURLoRAが破滅的な忘れを緩和するために標準のLoRAより優れている複数のデータセットの実験を通して実証する。 モデルの安定性とタスク間のパフォーマンスを維持しながら、トレーニング可能なパラメータの数を著しく削減します。 この結果から, CURLoRAは, 連続的な微調整において, 特にデータ制限のあるシナリオにおいて, 基礎モデルの難易度スコアをLoRAと比較しながら, 極めて良好で安定したタスク精度を達成できることが示唆された。

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