論文の概要: GIFT-SW: Gaussian noise Injected Fine-Tuning of Salient Weights for LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15300v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 14:41:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-29 18:12:06.874547
• Title: GIFT-SW: Gaussian noise Injected Fine-Tuning of Salient Weights for LLMs
• Title（参考訳）: GIFT-SW:LLM用サルエントウェイトを微調整したガウス雑音
• Authors: Maxim Zhelnin, Viktor Moskvoretskii, Egor Shvetsov, Egor Venediktov, Mariya Krylova, Aleksandr Zuev, Evgeny Burnaev,
• Abstract要約: 我々は,Gaussian noise Injected Fine Tuning of Salient Weights (GIFT-SW)と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。 本手法では, ガウス雑音を非正弦波に注入しながら, 正弦波列のみを更新する。 LLaMAモデルによる実験により、GIFT-SWは、同じ計算予算の下で、完全な微調整および現代的なPEFTメソッドよりも優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.02233412547456
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Parameter Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods have gained popularity and democratized the usage of Large Language Models (LLMs). Recent studies have shown that a small subset of weights significantly impacts performance. Based on this observation, we introduce a novel PEFT method, called Gaussian noise Injected Fine Tuning of Salient Weights (GIFT-SW). Our method updates only salient columns, while injecting Gaussian noise into non-salient ones. To identify these columns, we developeda generalized sensitivity metric that extends and unifies metrics from previous studies. Experiments with LLaMA models demonstrate that GIFT-SW outperforms full fine-tuning and modern PEFT methods under the same computational budget. Moreover, GIFT-SW offers practical advantages to recover performance of models subjected to mixed-precision quantization with keeping salient weights in full precision.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)手法が普及し、LLM(Large Language Models)の使用を民主化している。 最近の研究では、重量の小さなサブセットが性能に大きな影響を及ぼすことが示されている。 そこで本研究では,Gaussian noise Injected Fine Tuning of Salient Weights (GIFT-SW) と呼ばれる新しいPEFT法を提案する。 本手法では, ガウス雑音を非正弦波に注入しながら, 正弦波列のみを更新する。 これらのコラムを識別するために、従来の研究からメトリクスを拡張し、統一する一般化感度測定法を開発した。 LLaMAモデルによる実験により、GIFT-SWは、同じ計算予算の下で、完全な微調整および現代的なPEFTメソッドよりも優れていることが示された。 さらに、GIFT-SWは、完全精度を維持しながら、混合精度の量子化を受けるモデルの性能を回復する実用的な利点を提供する。

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