論文の概要: SORSA: Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.00055v5
• Date: Wed, 20 Nov 2024 07:08:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-21 16:11:05.820652
• Title: SORSA: Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation of Large Language Models
• Title（参考訳）: SORSA:大言語モデルの特異値と正規化正規化特異ベクトル適応
• Authors: Yang Cao,
• Abstract要約: 我々は,新しいPEFT法であるSORSA(Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation)を提案する。 各SORSAアダプタは、トレーニング可能な主特異重量$W_p = U_p textdiag(S_p) Vtop_p$と、凍結された残留重量$W_r = U_r textdiag(S_r) Vtop_r$の2つの主要部分からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.573502364188814
• License:
• Abstract: In this paper, we propose Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation, or SORSA, a novel PEFT method. Each SORSA adapter consists of two main parts: trainable principal singular weights $W_p = U_p \text{diag}(S_p) V^\top_p$, and frozen residual weights $W_r = U_r \text{diag}(S_r) V^\top_r$. These parts are initialized by performing singular value decomposition (SVD) on pre-trained weights. Moreover, we implement and analyze an orthonormal regularizer, which we prove could decrease the condition number of $W_p$ and make the optimization more efficient. SORSA adapters could be merged during inference, thus eliminating any inference latency. We also introduce a method to analyze the variation of the parameters by performing SVD and discuss and analyze SORSA's superiority in minimizing the alteration in the SVD aspect. After all, SORSA shows a faster convergence than LoRA and PiSSA in our experiments. On the GSM-8K benchmark, Llama 2 7B adapted using SORSA achieved 56.03% accuracy, surpassing LoRA (42.30%), AdaLoRA (47.30%), Full FT (49.05%), and PiSSA (53.07%). On the MATH benchmark, SORSA achieved 10.36% accuracy, outperforming LoRA (5.50%), AdaLoRA (6.48%), Full FT (7.22%), and PiSSA (7.44%). We conclude that SORSA offers a new perspective on parameter-efficient fine-tuning, demonstrating remarkable performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいPEFT法であるSORSA(Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation)を提案する。 各SORSAアダプタは、トレーニング可能な主特異量 $W_p = U_p \text{diag}(S_p) V^\top_p$ と、凍結された残量 $W_r = U_r \text{diag}(S_r) V^\top_r$ の2つの主要部分から構成される。 これらの部分は、事前訓練された重みに対して特異値分解(SVD)を実行することで初期化される。 さらに,正規正規化正規化器を実装,解析することで,条件数$W_p$を削減し,最適化をより効率的にすることができることを示した。 SORSAアダプタは推論中にマージすることができ、推論遅延を排除できる。 また,パラメータの変動をSVDで解析し,SORSAの優位性を議論し,SVDにおける変化を最小限に抑える手法を提案する。 結局のところ、SORSAは我々の実験においてLoRAやPiSSAよりも早く収束している。 GSM-8Kベンチマークでは、SORSAを使用したLlama 2 7Bの精度は56.03%で、LoRA (42.30%)、AdaLoRA (47.30%)、全FT (49.05%)、PiSSA (53.07%)を上回った。 MATHベンチマークでは、SORSAは10.36%の精度でLoRA(5.50%)、AdaLoRA(6.48%)、全FT(7.22%)、PiSSA(7.44%)を上回った。 我々はSORSAがパラメータ効率の良い微調整の新しい視点を提供し、優れた性能を示すと結論付けた。

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