論文の概要: NEAT: Nonlinear Parameter-efficient Adaptation of Pre-trained Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01870v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 17:29:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 10:14:15.508016
• Title: NEAT: Nonlinear Parameter-efficient Adaptation of Pre-trained Models
• Title（参考訳）: NEAT: 事前学習モデルの非線形パラメータ効率適応
• Authors: Yibo Zhong, Haoxiang Jiang, Lincan Li, Ryumei Nakada, Tianci Liu, Linjun Zhang, Huaxiu Yao, Haoyu Wang,
• Abstract要約: 微調整された事前訓練されたモデルは、リソース集約的で厳しい。 広く採用されているPEFT技術であるLoRA(Lo-Rank Adaptation)は、事前訓練されたモデルの重量を凍結する。 NEATは、トレーニング済みの重みを入力として取り込んだ軽量ニューラルネットワークを導入し、近似累積重み更新のための非線形変換を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.808251361020066
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fine-tuning pre-trained models is crucial for adapting large models to downstream tasks, often delivering state-of-the-art performance. However, fine-tuning all model parameters is resource-intensive and laborious, leading to the emergence of parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods. One widely adopted PEFT technique, Low-Rank Adaptation (LoRA), freezes the pre-trained model weights and introduces two low-rank matrices whose ranks are significantly smaller than the dimensions of the original weight matrices. This enables efficient fine-tuning by adjusting only a small number of parameters. Despite its efficiency, LoRA approximates weight updates using low-rank decomposition, which struggles to capture complex, non-linear components and efficient optimization trajectories. As a result, LoRA-based methods often exhibit a significant performance gap compared to full fine-tuning. Closing this gap requires higher ranks, which increases the number of parameters. To address these limitations, we propose a nonlinear parameter-efficient adaptation method (NEAT). NEAT introduces a lightweight neural network that takes pre-trained weights as input and learns a nonlinear transformation to approximate cumulative weight updates. These updates can be interpreted as functions of the corresponding pre-trained weights. The nonlinear approximation directly models the cumulative updates, effectively capturing complex and non-linear structures in the weight updates. Our theoretical analysis demonstrates taht NEAT can be more efficient than LoRA while having equal or greater expressivity. Extensive evaluations across four benchmarks and over twenty datasets demonstrate that NEAT significantly outperforms baselines in both vision and text tasks.
• Abstract（参考訳）: 微調整された事前訓練モデルは、大きめのモデルを下流のタスクに適応させるのに不可欠であり、しばしば最先端のパフォーマンスを提供する。 しかし、すべてのモデルパラメータを微調整することは資源集約的で精力的であり、パラメータ効率の良い微調整法(PEFT)が出現する。 1つの広く採用されているPEFT技術であるLoRA(Lo-Rank Adaptation)は、事前訓練されたモデルの重量を凍結し、ランクが元の重量行列の寸法よりもかなり小さい2つの低ランク行列を導入する。 これにより、少数のパラメータだけを調整することで、効率的な微調整が可能になる。 効率性にもかかわらず、LoRAは、複雑で非線形なコンポーネントと効率的な最適化軌道を捉えるのに苦労する低ランク分解を用いて、重量の更新を近似している。 結果として、LoRAベースの手法は完全な微調整に比べて大きな性能差を示すことが多い。 このギャップを閉じるにはより高いランクが必要であり、パラメータの数を増やす。 これらの制約に対処するため,非線形パラメータ効率適応法(NEAT)を提案する。 NEATは、トレーニング済みの重みを入力として取り込んだ軽量ニューラルネットワークを導入し、近似累積重み更新のための非線形変換を学習する。 これらの更新は、対応する事前訓練された重みの関数として解釈できる。 非線形近似は累積更新を直接モデル化し、重み更新における複素構造と非線形構造を効果的に捉える。 理論的解析により, NEAT は LoRA よりも高効率でありながら, 同等あるいは高発現率であることが示された。 4つのベンチマークと20以上のデータセットにわたる大規模な評価は、NEATがビジョンとテキストタスクの両方でベースラインを大幅に上回っていることを示している。

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