Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bone: Block-Affine Adaptation of Large Language Models

論文の概要: Bone: Block-Affine Adaptation of Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15371v4
Date: Fri, 22 Nov 2024 10:40:35 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-28 17:07:35.060473
Title: Bone: Block-Affine Adaptation of Large Language Models
Title（参考訳）: Bone: 大規模言語モデルのブロックアフィン適応
Authors: Jiale Kang,
Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、オリジナルの重量を凍結し、低ランクの行列のみを訓練することで、優れたトレーニング結果を得た。本稿では,Block-Affine Adaptation (Bone)と呼ばれる,LoRAとは異なる新しいPEFT手法を提案する。 Boneはメモリ使用量を大幅に削減し、高速な計算を実現する。
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: Low-Rank Adaptation (LoRA) has achieved remarkable training results by freezing the original weights and training only low-rank matrices, establishing itself as the predominant fine-tuning method for LLMs. In pursuit of performance closer to full-parameter training, a series of LoRA variants have emerged, such as LoRA+, PISSA, Olora, and LoRA-GA. This paper introduces a novel PEFT technique distinct from LoRA, called Block-Affine Adaptation (Bone). By dividing the original weights into multiple subspaces that share a single matrix for weight updates, Bone simplifies the process by requiring the trainable matrix to be initialized to zero, eliminating the need for complex initialization as in some LoRA variants. Compared to LoRA, Bone significantly reduces memory usage and achieves faster computation. Evaluation of both NLU and NLG tasks demonstrates that Bone substantially outperforms LoRA and its variants. Inspired by Pissa, we further proposed the ``Weight Guide'' theory to better utilize the information from the original weights. By integrating ``Weight Guide'' with Bone, we developed a new structure called Block-Affine Transformation (Bat), and ablation experiments confirmed the effectiveness of ``Weight Guide''.
Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) は、オリジナルの重量を凍結し、低ランク行列のみを訓練することで、優れたトレーニング結果を得た。フルパラメータトレーニングに近いパフォーマンスを追求するために、LoRA+、PISSA、Oora、LoRA-GAといった一連のLoRA派生型が登場した。本稿では,Block-Affine Adaptation (Bone)と呼ばれる,LoRAとは異なる新しいPEFT手法を提案する。元の重みを重み更新のために1つの行列を共有する複数の部分空間に分割することで、ボーンはトレーニング可能な行列をゼロに初期化することを要求することでプロセスを単純化し、いくつかのLoRA変種のように複雑な初期化を不要にする。 LoRAと比較すると、Boneはメモリ使用量を大幅に削減し、高速な計算を実現している。 NLUタスクとNLGタスクの評価は、BruceがLoRAとその変種を大幅に上回っていることを示している。ピッサに触発された我々は、元の重みからの情報をよりよく活用する「重みガイド」理論をさらに提案した。骨に‘Weight Guide’を組み込むことにより,Block-Affine Transformation(Bat)と呼ばれる新しい構造を開発し,'Weight Guide'の有効性を確認した。

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