論文の概要: Layer-wise Importance Matters: Less Memory for Better Performance in Parameter-efficient Fine-tuning of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11772v2
- Date: Tue, 05 Nov 2024 05:13:00 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-06 14:57:25.559442
- Title: Layer-wise Importance Matters: Less Memory for Better Performance in Parameter-efficient Fine-tuning of Large Language Models
- Title（参考訳）: レイヤーワイズ重要事項:大規模言語モデルのパラメータ効率の良い微調整における性能向上のためのメモリ不足
- Authors: Kai Yao, Penglei Gao, Lichun Li, Yuan Zhao, Xiaofeng Wang, Wei Wang, Jianke Zhu,
- Abstract要約: Importance-Aware Sparse Tuning (IST) は、様々なPEFTメソッドと互換性があり、層ごとに動作する。
ISTはPEFTモジュールで選択したレイヤを動的に更新し、メモリ要求を減らした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.163639128631534
- License:
- Abstract: Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods have gained significant popularity for adapting pre-trained Large Language Models (LLMs) to downstream tasks, primarily due to their potential to significantly reduce memory and computational overheads. However, a common limitation in most PEFT approaches is their application of a uniform architectural design across all layers. This uniformity involves identical trainable modules and ignores the varying importance of each layer, leading to sub-optimal fine-tuning results. To overcome the above limitation and obtain better performance, we develop a novel approach, Importance-aware Sparse Tuning (IST), to fully utilize the inherent sparsity and select the most important subset of full layers with effective layer-wise importance scoring. The proposed IST is a versatile and plug-and-play technique compatible with various PEFT methods that operate on a per-layer basis. By leveraging the estimated importance scores, IST dynamically updates these selected layers in PEFT modules, leading to reduced memory demands. We further provide theoretical proof of convergence and empirical evidence of superior performance to demonstrate the advantages of IST over uniform updating strategies. Extensive experiments on a range of LLMs, PEFTs, and downstream tasks substantiate the effectiveness of our proposed method, showcasing IST's capacity to enhance existing layer-based PEFT methods. Our code is available at https://github.com/Kaiseem/IST.
- Abstract（参考訳）: パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)法は、主にメモリと計算オーバーヘッドを大幅に削減する可能性から、下流タスクに事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を適用することで大きな人気を得ている。
しかしながら、ほとんどのPEFTアプローチで共通する制限は、すべての層にまたがる一様アーキテクチャ設計の適用である。
この均一性は、同一のトレーニング可能なモジュールを伴い、各レイヤのさまざまな重要性を無視し、最適以下の微調整結果をもたらす。
上記の制限を克服し、性能を向上させるために、本手法であるImportance-Aware Sparse Tuning (IST)を開発した。
提案した IST は多目的・プラグ・アンド・プレイ方式であり,様々なPEFT 法と互換性があり,層ごとの動作が可能である。
推定された重要度スコアを活用することで、ISTはPEFTモジュールで選択したレイヤを動的に更新し、メモリ要求を減らした。
さらに、一様更新戦略よりもISTの利点を実証するために、収束の理論的証明と優れた性能の実証的証明を提供する。
LLM,PEFT,下流タスクの広範囲にわたる実験により,提案手法の有効性を実証し,既存のレイヤベースPEFT手法の強化を目的としたISTの能力を示す。
私たちのコードはhttps://github.com/Kaiseem/ISTで公開されています。
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