論文の概要: Theoretical Insights into Fine-Tuning Attention Mechanism: Generalization and Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02247v1
- Date: Thu, 3 Oct 2024 06:37:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 07:46:05.657287
- Title: Theoretical Insights into Fine-Tuning Attention Mechanism: Generalization and Optimization
- Title（参考訳）: 微調整注意機構の理論的考察:一般化と最適化
- Authors: Xinhao Yao, Hongjin Qian, Xiaolin Hu, Gengze Xu, Yong Liu,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の微調整中に観察される2つの顕著な現象について検討する。
$mathbfW_q$と$mathbfW_v$マトリックスのみを微調整することで、$mathbfW_k$マトリックスの最適化よりもパフォーマンスが大幅に向上する。
ストレージと時間の両方で微調整効率を向上させる新しい戦略を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.317176475276725
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs), built on Transformer architectures, exhibit remarkable generalization across a wide range of tasks. However, fine-tuning these models for specific tasks remains resource-intensive due to their extensive parameterization. In this paper, we investigate two remarkable phenomena observed during the fine-tuning of LLMs, particularly focusing on the attention mechanism: (1) Different Impact, optimizing the $\mathbf{W}_v$ matrix significantly improves performance over optimizing the $\mathbf{W}_k$ matrix. Fine-tuning only the $\mathbf{W}_q$ and $\mathbf{W}_v$ matrices is computationally efficient, delivering results that are comparable to, or even better than, fine-tuning all three matrices $\mathbf{W}_q$, $\mathbf{W}_k$, and $\mathbf{W}_v$. (2) Efficient Convergence, employing distinct learning rates for these matrices is crucial for optimal performance, with a higher learning rate for the $\mathbf{W}_v$ matrix expediting convergence. However, theoretical analyses of these phenomena are still relatively limited. We present a theoretical analysis of these phenomena from two perspectives: (i) Generalization, where we demonstrate that fine-tuning only $\mathbf{W}_q$ and $\mathbf{W}_v$ improves generalization bounds, enhances memory efficiency, and (ii) Optimization, where we emphasize that the feature learning of the attention mechanism is efficient, particularly when using distinct learning rates for the matrices, which leads to more effective fine-tuning. Building on these insights, we propose a new strategy that improves fine-tuning efficiency in terms of both storage and time. Experimental results on benchmark datasets validate the effectiveness of this approach, supporting our theoretical findings. Our analysis lays the theoretical groundwork for configuring and improving lightweight algorithms in LLMs fine-tuning.
- Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャ上に構築されたLarge Language Models (LLM) は、幅広いタスクにまたがる顕著な一般化を示す。
しかしながら、これらのモデルを特定のタスクのために微調整することは、その広範なパラメータ化のために資源集約的なままである。
本稿では, LLMの微調整中に観察される2つの顕著な現象, 特に注意機構に着目し, (1) 影響の異なる$\mathbf{W}_v$行列の最適化は, $\mathbf{W}_k$行列の最適化よりも性能を著しく向上させる。
微調整は$\mathbf{W}_q$ と $\mathbf{W}_v$ のみを計算的に効率よく行い、3つの行列すべてに対して $\mathbf{W}_q$, $\mathbf{W}_k$, $\mathbf{W}_v$ に匹敵する結果をもたらす。
2)これらの行列に対して異なる学習率を利用する効率のよい収束は最適性能に不可欠であり,$\mathbf{W}_v$行列の収束を高速化する学習率が高い。
しかし、これらの現象の理論的解析はまだ比較的限られている。
2つの観点からこれらの現象を理論的に分析する。
(i)一般化では、$\mathbf{W}_q$と$\mathbf{W}_v$のみが一般化境界を改善し、メモリ効率を向上させる。
二 注意機構の特徴学習が効率的であること、特に行列に対して異なる学習率を使用する場合、より効果的な微調整につながることを強調する最適化。
これらの知見に基づいて、ストレージと時間の両方の観点から微調整効率を向上させる新しい戦略を提案する。
ベンチマークデータセットによる実験結果から,本手法の有効性が検証され,理論的な結果が得られた。
本分析は,LLMの微調整における軽量アルゴリズムの構成と改良に関する理論的基礎を定式化したものである。
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