論文の概要: PortLLM: Personalizing Evolving Large Language Models with Training-Free and Portable Model Patches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10870v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 13:41:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-20 09:11:14.424674
• Title: PortLLM: Personalizing Evolving Large Language Models with Training-Free and Portable Model Patches
• Title（参考訳）: PortLLM: トレーニング不要でポータブルなモデルパッチによる大規模言語モデルのパーソナライズ
• Authors: Rana Muhammad Shahroz Khan, Pingzhi Li, Sukwon Yun, Zhenyu Wang, Shahriar Nirjon, Chau-Wai Wong, Tianlong Chen,
• Abstract要約: PortLLMはトレーニング不要のフレームワークで、ドメイン固有の知識をキャプチャするための、最初の軽量モデル更新パッチを作成する。 PortLLMは、最大12.2倍のGPUメモリ使用率でLoRAファインチューニングに匹敵するパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.65386386598757
• License:
• Abstract: As large language models (LLMs) increasingly shape the AI landscape, fine-tuning pretrained models has become more popular than in the pre-LLM era for achieving optimal performance in domain-specific tasks. However, pretrained LLMs such as ChatGPT are periodically evolved, i.e., model parameters are frequently updated), making it challenging for downstream users with limited resources to keep up with fine-tuning the newest LLMs for their domain application. Even though fine-tuning costs have nowadays been reduced thanks to the innovations of parameter-efficient fine-tuning such as LoRA, not all downstream users have adequate computing for frequent personalization. Moreover, access to fine-tuning datasets, particularly in sensitive domains such as healthcare, could be time-restrictive, making it crucial to retain the knowledge encoded in earlier fine-tuned rounds for future adaptation. In this paper, we present PortLLM, a training-free framework that (i) creates an initial lightweight model update patch to capture domain-specific knowledge, and (ii) allows a subsequent seamless plugging for the continual personalization of evolved LLM at minimal cost. Our extensive experiments cover seven representative datasets, from easier question-answering tasks {BoolQ, SST2} to harder reasoning tasks {WinoGrande, GSM8K}, and models including {Mistral-7B, Llama2, Llama3.1, and Gemma2}, validating the portability of our designed model patches and showcasing the effectiveness of our proposed framework. For instance, PortLLM achieves comparable performance to LoRA fine-tuning with reductions of up to 12.2x in GPU memory usage. Finally, we provide theoretical justifications to understand the portability of our model update patches, which offers new insights into the theoretical dimension of LLMs' personalization.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)がAIのランドスケープを形作るにつれ、ドメイン固有のタスクにおいて最適なパフォーマンスを達成するために、LLM以前のモデルよりも、微調整済みのモデルの方が人気が高まっている。 しかし、ChatGPTのような事前訓練されたLLMは周期的に進化しており、例えばモデルパラメータは頻繁に更新される。 LoRAのようなパラメータ効率のよい微調整の革新により、現在では微調整コストが削減されているが、下流のすべてのユーザが頻繁なパーソナライズに十分な計算能力を持っているわけではない。 さらに、特に医療などのセンシティブな領域における微調整データセットへのアクセスは、時間的に制限される可能性があるため、将来の適応のために、初期の微調整ラウンドで符号化された知識を維持することが重要である。 本稿では,PortLLMについて紹介する。 i) ドメイン固有の知識をキャプチャするための、最初の軽量モデル更新パッチを作成し、 (ii) 改良LDMの連続的パーソナライズを最小限のコストでシームレスにプラグインすることができる。 より簡単な質問応答タスク {BoolQ, SST2} からより難しい推論タスク {WinoGrande, GSM8K} まで,そして {Mistral-7B, Llama2, Llama3.1, Gemma2} などのモデルから,設計したモデルパッチのポータビリティを検証するとともに,提案フレームワークの有効性を示す。 例えば、PortLLMは、最大12.2倍のGPUメモリ使用率でLoRAファインチューニングに匹敵するパフォーマンスを実現している。 最後に、モデル更新パッチの可搬性を理解するための理論的正当性を提供し、LLMのパーソナライゼーションの理論的次元に関する新たな洞察を提供する。

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