論文の概要: Theoretical Insights into Fine-Tuning Attention Mechanism: Generalization and Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02247v2
• Date: Sun, 30 Mar 2025 16:16:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:56.675614
• 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, Wei Liu, Jian Luan, Bin Wang,
• Abstract要約: 大規模言語モデルの微調整における注意機構に関連する2つの現象について検討する。 注意行列の不等式」と呼ばれる最初の現象は、微調整された異なる重量行列の影響を浮き彫りにする。 第2の現象である"Attention Matrices with Customized Learning Rates to Better Convergence"は、異なる学習率を割り当てることの重要性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.907707931902547
• 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 related to the attention mechanism during the fine-tuning of LLMs. The first phenomenon, termed "Unequal Importance of Attention Matrices," highlights the impact of fine-tuning different weight matrices. It shows that optimizing the $\mathbf{W}_v$ matrix yields significantly better performance than optimizing the $\mathbf{W}_k$ matrix. Fine-tuning only the $\mathbf{W}_q$ and $\mathbf{W}_v$ matrices is computationally efficient while delivering results comparable to, or even better than fine-tuning all three matrices ($\mathbf{W}_q$, $\mathbf{W}_k$, and $\mathbf{W}_v$). The second phenomenon, "Attention Matrices with Customized Learning Rate Leads to Better Convergence," emphasizes the importance of assigning distinct learning rates to these matrices. Specifically, a higher learning rate for the $\mathbf{W}_v$ matrix compared to $\mathbf{W}_q$ and $\mathbf{W}_k$ accelerates convergence and improves performance. 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の微調整における注意機構に関連する2つの顕著な現象について検討する。 注意行列の不等式」と呼ばれる最初の現象は、微調整された異なる重量行列の影響を浮き彫りにする。 これは、$\mathbf{W}_v$行列を最適化すると、$\mathbf{W}_k$行列を最適化するよりもはるかに優れた性能が得られることを示している。 微細チューニングは、$\mathbf{W}_q$と$\mathbf{W}_v$の3つの行列($\mathbf{W}_q$, $\mathbf{W}_k$, $\mathbf{W}_v$)に匹敵する、あるいはそれ以上の精度で計算的に効率的である。 第2の現象である"Attention Matrices with Customized Learning Rates to Better Convergence"は、これらの行列に異なる学習率を割り当てることの重要性を強調している。 具体的には、$\mathbf{W}_v$行列の学習率を$\mathbf{W}_q$と$\mathbf{W}_k$と比較すると、収束を加速し、性能を向上させる。 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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