Fugu-MT 論文翻訳(概要): One Initialization to Rule them All: Fine-tuning via Explained Variance Adaptation

論文の概要: One Initialization to Rule them All: Fine-tuning via Explained Variance Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07170v2
Date: Wed, 04 Dec 2024 07:18:17 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-05 15:06:16.120026
Title: One Initialization to Rule them All: Fine-tuning via Explained Variance Adaptation
Title（参考訳）: 全てを規定する初期化:説明変数適応による微調整
Authors: Fabian Paischer, Lukas Hauzenberger, Thomas Schmied, Benedikt Alkin, Marc Peter Deisenroth, Sepp Hochreiter,
Abstract要約: 最も一般的に使われている微調整法は、ローランク適応(LoRA)を介してトレーニング済みの重量を更新することである。本稿では,アクティベーションベクトルのミニバッチ上での特異値分解(SVD)を計算することにより,新たな重み付けをデータ駆動方式で初期化することでLoRAを改善することを提案する。このようにして、微調整プロセスの間、どの情報をメンテナンスするか、無視するかだけを学ぶ必要がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.585425242072173
License:
Abstract: Foundation models (FMs) are pre-trained on large-scale datasets and then fine-tuned on a downstream task for a specific application. The most successful and most commonly used fine-tuning method is to update the pre-trained weights via a low-rank adaptation (LoRA). LoRA introduces new weight matrices that are usually initialized at random with a uniform rank distribution across the model weights. Recent works focus on different initialization schemes or the learning of adaptive ranks during fine-tuning. Both approaches have only been investigated in isolation, resulting in slow convergence or a uniform rank distribution, in turn leading to suboptimal performance. We propose to improve LoRA by initializing the new weights in a data-driven manner by computing singular value decomposition (SVD) on minibatches of activation vectors. Then, we initialize the LoRA matrices with the obtained right-singular vectors and redistribute ranks among all weight matrices to provably store the maximum amount of information of the downstream data in the newly introduced weights. In this way, only what information to maintain or neglect during the fine-tuning process needs to be learned. We call our new method Explained Variance Adaptation (EVA). We apply EVA to a variety of fine-tuning tasks ranging from language generation and understanding to image classification and reinforcement learning. EVA exhibits faster convergence than competitors and achieves the highest average score across a multitude of tasks per domain while reducing the number of trainable parameters through rank redistribution.
Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は、大規模なデータセットで事前トレーニングされ、特定のアプリケーションのために下流タスクで微調整される。最も成功し、最も一般的に使用される微調整法は、ローランク適応(LoRA)を介してトレーニング済みの重量を更新することである。 LoRAは、モデルウェイト全体にわたって均一なランク分布を持つランダムに初期化される新しいウェイト行列を導入している。最近の研究は、異なる初期化スキームや微調整中の適応階級の学習に焦点を当てている。どちらの手法も単独でのみ研究され、結果として収束が遅く、あるいは等級分布が均一になり、結果として準最適性能がもたらされる。本稿では,アクティベーションベクトルのミニバッチ上での特異値分解(SVD)を計算することにより,新たな重み付けをデータ駆動方式で初期化することでLoRAを改善することを提案する。そして、得られた右特異ベクトルと全ての重み行列中の再帰ランクとでLoRA行列を初期化し、新たに導入された重みに下流データの最大情報を確実に格納する。このようにして、微調整プロセスの間、どの情報をメンテナンスするか、無視するかだけを学ぶ必要がある。我々は新しい方法 Explained Variance Adaptation (EVA) と呼ぶ。 EVAを言語生成や理解から画像分類や強化学習まで,さまざまな微調整タスクに適用する。 EVAは競争相手よりも早く収束し、ランクの再分配によってトレーニング可能なパラメータの数を減らしながら、ドメインごとのタスクの平均スコアが最高になる。

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