論文の概要: Enhancing Zeroth-order Fine-tuning for Language Models with Low-rank Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07698v1
• Date: Thu, 10 Oct 2024 08:10:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 15:25:43.565699
• Title: Enhancing Zeroth-order Fine-tuning for Language Models with Low-rank Structures
• Title（参考訳）: 低ランク構造をもつ言語モデルに対するゼロ階ファインチューニングの強化
• Authors: Yiming Chen, Yuan Zhang, Liyuan Cao, Kun Yuan, Zaiwen Wen,
• Abstract要約: ゼロ階数(ZO)アルゴリズムは、関数値の有限差を用いて勾配を近似することで、有望な代替手段を提供する。 既存のZO法は、LLM微調整で一般的な低ランク勾配構造を捉えるのに苦労し、準最適性能をもたらす。 本稿では,LLMにおけるこの構造を効果的に捕捉する低ランクZOアルゴリズム(LOZO)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.18741772731095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) significantly reduces memory costs when adapting large language models (LLMs) for downstream applications. However, traditional first-order (FO) fine-tuning algorithms incur substantial memory overhead due to the need to store activation values for back-propagation during gradient computation, particularly in long-context fine-tuning tasks. Zeroth-order (ZO) algorithms offer a promising alternative by approximating gradients using finite differences of function values, thus eliminating the need for activation storage. Nevertheless, existing ZO methods struggle to capture the low-rank gradient structure common in LLM fine-tuning, leading to suboptimal performance. This paper proposes a low-rank ZO gradient estimator and introduces a novel low-rank ZO algorithm (LOZO) that effectively captures this structure in LLMs. We provide convergence guarantees for LOZO by framing it as a subspace optimization method. Additionally, its low-rank nature enables LOZO to integrate with momentum techniques while incurring negligible extra memory costs. Extensive experiments across various model sizes and downstream tasks demonstrate that LOZO and its momentum-based variant outperform existing ZO methods and closely approach the performance of FO algorithms.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率のよい微調整(PEFT)は、下流アプリケーションに大規模言語モデル(LLM)を適用する際のメモリコストを大幅に削減する。 しかし、従来の1次微調整アルゴリズムは、特に長いコンテキストの微調整タスクにおいて、勾配計算中にバックプロパゲーションのアクティベーション値を格納する必要があるため、かなりのメモリオーバーヘッドを引き起こす。 ゼロオーダー(ZO)アルゴリズムは、関数値の有限差を用いて勾配を近似することで、アクティベーションストレージを不要にすることで、有望な代替手段を提供する。 それでも、既存のZO法は、LLM微調整に共通する低ランク勾配構造を捉えるのに苦労し、準最適性能をもたらす。 本稿では、低ランクZO勾配推定器を提案し、この構造をLLMで効果的に捉える新しい低ランクZOアルゴリズム(LOZO)を提案する。 サブスペース最適化法としてフレーミングすることで,LOZOの収束保証を提供する。 さらに、ローランクな性質により、LOZOは、無視できる余分なメモリコストを発生させながら、運動量技術と統合することができる。 様々なモデルサイズおよび下流タスクにわたる大規模な実験により、LOZOとその運動量に基づく変種は既存のZO法より優れ、FOアルゴリズムの性能に近づいた。

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