論文の概要: LoRTA: Low Rank Tensor Adaptation of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04060v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 16:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-02 14:30:41.696591
• Title: LoRTA: Low Rank Tensor Adaptation of Large Language Models
• Title（参考訳）: LoRTA: 大規模言語モデルの低ランクテンソル適応
• Authors: Ignacio Hounie, Charilaos Kanatsoulis, Arnuv Tandon, Alejandro Ribeiro,
• Abstract要約: Low Rank Adaptation (LoRA) は、下流タスクのための大規模な事前学習モデルに効果的に適応する、PEFT (Efficient Fine Tuning) 手法として人気がある。 モデル更新に低階テンソルパラメトリゼーションを用いる新しい手法を提案する。 提案手法は,大規模言語モデルの微調整に有効であり,比較性能を維持しつつ,パラメータ数の大幅な削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.32218116940393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low Rank Adaptation (LoRA) is a popular Parameter Efficient Fine Tuning (PEFT) method that effectively adapts large pre-trained models for downstream tasks. LoRA parameterizes model updates using low-rank matrices at each layer, significantly reducing the number of trainable parameters and, consequently, resource requirements during fine-tuning. However, the lower bound on the number of trainable parameters remains high due to the use of the low-rank matrix model. In this paper, we address this limitation by proposing a novel approach that employs a low rank tensor parametrization for model updates. The proposed low rank tensor model can significantly reduce the number of trainable parameters, while also allowing for finer-grained control over adapter size. Our experiments on Natural Language Understanding, Instruction Tuning, Preference Optimization and Protein Folding benchmarks demonstrate that our method is both efficient and effective for fine-tuning large language models, achieving a substantial reduction in the number of parameters while maintaining comparable performance.
• Abstract（参考訳）: ローランク適応(ローランク適応、LoRA)は、下流タスクのための大規模な事前学習モデルに効果的に適応する、PEFT(パラメータ効率の良い微調整)手法である。 LoRAは各レイヤで低ランク行列を使用してモデルの更新をパラメータ化し、トレーニング可能なパラメータの数を著しく削減する。 しかし、低ランク行列モデルを用いることにより、トレーニング可能なパラメータの数に対する低い境界は高いままである。 本稿では,モデル更新に低階テンソルパラメトリゼーションを用いる新しい手法を提案する。 提案した低階テンソルモデルは、トレーニング可能なパラメータの数を著しく削減し、アダプタサイズをきめ細かな制御を可能にする。 自然言語理解, 命令チューニング, 参照最適化, タンパク質フォールディングのベンチマーク実験により, 提案手法は大規模言語モデルの微調整に有効であり, 比較性能を維持しつつ, パラメータ数の大幅な削減を実現していることが示された。

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