論文の概要: Parameter-Efficient Fine-Tuning of State Space Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09016v2
• Date: Fri, 14 Mar 2025 01:26:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-17 16:13:34.234948
• Title: Parameter-Efficient Fine-Tuning of State Space Models
• Title（参考訳）: 状態空間モデルのパラメータ効率の良い微調整
• Authors: Kevin Galim, Wonjun Kang, Yuchen Zeng, Hyung Il Koo, Kangwook Lee,
• Abstract要約: Deep State Space Models (SSM) は、言語モデリングの強力なツールとなり、シーケンス長で高いパフォーマンスと線形スケーラビリティを提供する。 本稿では,パラメータ効率のよい微調整法(PEFT)のSSMモデルへの適用について検討する。 SSMモジュールに適したPEFT法であるスパース次元チューニング(SDT)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.817729275974829
• License:
• Abstract: Deep State Space Models (SSMs), such as Mamba (Gu & Dao, 2024), have become powerful tools for language modeling, offering high performance and linear scalability with sequence length. However, the application of parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods to SSM-based models remains underexplored. We start by investigating two fundamental questions on existing PEFT methods: (i) How do they perform on SSM-based models? (ii) Which parameters should they target for optimal results? Our analysis shows that LoRA and its variants consistently outperform all other PEFT methods. While LoRA is effective for linear projection matrices, it fails on SSM modules-yet still outperforms other methods applicable to SSMs, indicating their limitations. This underscores the need for a specialized SSM tuning approach. To address this, we propose Sparse Dimension Tuning (SDT), a PEFT method tailored for SSM modules. Combining SDT for SSMs with LoRA for linear projection matrices, we achieve state-of-the-art performance across extensive experiments.
• Abstract（参考訳）: Mamba (Gu & Dao, 2024)のようなDeep State Space Models (SSM) は、言語モデリングの強力なツールとなり、シーケンス長で高いパフォーマンスと線形スケーラビリティを提供する。 しかし、パラメータ効率のよい微調整(PEFT)法のSSMモデルへの応用はいまだ未検討である。 まず,既存のPEFT法に関する2つの基本的疑問を考察することから始める。 (i)SSMベースのモデルではどのように動作するのか? (ii)最適な結果を得るために、どのパラメータをターゲットにすべきか。 解析の結果,LoRAとその変種は他のPEFT法よりも一貫して優れていた。 LoRAは線形射影行列に有効であるが、SSMモジュールでは失敗する。 これにより、特別なSSMチューニングアプローチの必要性が浮き彫りになる。 そこで本研究では,SSMモジュールに適したPEFT法であるスパース次元チューニング(SDT)を提案する。 線形射影行列に対するSSMに対するSDTとLoRAを組み合わせることで、幅広い実験において最先端の性能を実現する。

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