論文の概要: DiSHA: Dimension-Sharding Adaptation with Fast Convergence and Fast Computation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15371v6
• Date: Tue, 31 Dec 2024 08:08:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-03 17:39:42.870254
• Title: DiSHA: Dimension-Sharding Adaptation with Fast Convergence and Fast Computation
• Title（参考訳）: DiSHA: 高速収束と高速計算による次元シャーディング適応
• Authors: Jiale Kang,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA) は,Large Language Models (LLMs) における低内在的ウェイトアップのランクを利用する 本稿では, PEFT設計空間を拡張し, 内在ランクを低くし, コンバージェンスをデフォルトで高速化する Dimension-Sharding Adaptation (DiSHA) を提案する。 提案するBlock Affine Adaptation (Bone)は,高い性能と効率性を実現する計算効率の高い構造である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) leverages the low intrinsic rank of weight updates in Large Language Models (LLMs), establishing a Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) paradigm. However, LoRA suffers from slow convergence. We introduce Dimension-Sharding Adaptation (DiSHA), which expands the PEFT design space to unlock lower intrinsic ranks and faster convergence by default. Within DiSHA's design space, we propose Block Affine Adaptation (Bone), a computationally efficient structure that delivers both high performance and efficiency. While certain DiSHA configurations may result in colinear updates to weight shards, we address this with Block Affine Transformation Adaptation (BAT), a nonlinear variant of DiSHA. BAT introduces nonlinearity by combining trainable matrices with original weight shards in a nonlinear manner, inducing nonlinearity in matrix updates without introducing additional parameters. Empirical results show that Bone, under the DiSHA framework, consistently outperforms LoRA variants in both NLG and NLU tasks, with significantly improved computational efficiency. Further analysis demonstrates that BAT enhances model capabilities by leveraging its nonlinear design.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) は、Large Language Models (LLMs) における低内在的なウェイトアップデートのランクを活用し、パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)パラダイムを確立する。 しかし、LoRAは緩やかな収束に悩まされている。 本稿では, PEFT設計空間を拡張し, 内在ランクを低くし, コンバージェンスをデフォルトで高速化する Dimension-Sharding Adaptation (DiSHA) を提案する。 提案するBlock Affine Adaptation (Bone)は,高い性能と効率性を実現する計算効率の高い構造である。 ある種のDiSHA構成は重み付きシャードにコリニアな更新をもたらすかもしれないが、これをDiSHAの非線形変種であるBlock Affine Transformation Adaptation (BAT)で解決する。 BATは、トレーニング可能な行列と元のウェイトシャードを非線形に組み合わせて非線形性を導入し、追加パラメータを導入することなく行列更新において非線形性を誘導する。 実証的な結果から、DiSHAフレームワークの下では、RoRAの変形はNLGとNLUの両方のタスクで一貫して優れており、計算効率は大幅に向上している。 さらなる分析により、BATはその非線形設計を活用してモデル能力を向上させることが示されている。

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