論文の概要: QuAILoRA: Quantization-Aware Initialization for LoRA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.14713v1
• Date: Wed, 09 Oct 2024 19:06:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:11:54.513415
• Title: QuAILoRA: Quantization-Aware Initialization for LoRA
• Title（参考訳）: QuAILoRA: LoRAの量子化対応初期化
• Authors: Neal Lawton, Aishwarya Padmakumar, Judith Gaspers, Jack FitzGerald, Anoop Kumar, Greg Ver Steeg, Aram Galstyan,
• Abstract要約: QLoRAは、ベースLLMを定量化することにより、Lolaで大規模言語モデル(LLM)を微調整するメモリコストを削減する。 QLoRAは微調整後のモデル性能に悪影響を及ぼす量子化誤差を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.00375834217641
• License:
• Abstract: QLoRA reduces the memory-cost of fine-tuning a large language model (LLM) with LoRA by quantizing the base LLM. However, quantization introduces quantization errors that negatively impact model performance after fine-tuning. In this paper we introduce QuAILoRA, a quantization-aware initialization for LoRA that mitigates this negative impact by decreasing quantization errors at initialization. Our method spends a small amount of computational overhead to compute this quantization-aware initialization, without increasing the memory-cost of fine-tuning. We evaluate our method on several causal language modeling and downstream evaluation tasks using several different model sizes and families. We observe that almost all LLMs fined-tuned with QuAILoRA achieve better validation perplexity. When evaluated on downstream tasks, we find that QuAILoRA yields improvements proportional to the negative effect of quantization error. On average, applying QuAILoRA to 4-bit QLoRA models yields 75% of the validation perplexity decrease and 86% of the downstream task accuracy increase as doubling the quantization precision to 8-bit, without increasing GPU memory utilization during fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: QLoRAは、ベースLLMを定量化することにより、Lolaで大規模言語モデル(LLM)を微調整するメモリコストを削減する。 しかし、量子化は微調整後のモデル性能に悪影響を及ぼす量子化誤差をもたらす。 本稿では、初期化時の量子化誤差を低減し、この負の影響を緩和する量子化対応LoRAの初期化であるQuAILoRAを紹介する。 本手法は,微調整のメモリコストを増大させることなく,この量子化を意識した初期化を計算するための計算オーバーヘッドを少なくする。 本手法は,複数のモデルサイズと家族を用いて,複数の因果言語モデリングおよび下流評価タスクについて評価する。 我々は,QuAILoRAで微調整されたほとんどのLLMが,より複雑な検証を実現することを観察した。 下流タスクで評価すると、QuAILoRAは量子化誤差の負の効果に比例して改善をもたらす。 平均して、QuAILoRAを4ビットQLoRAモデルに適用すると、検証の難易度が75%減少し、ダウンストリームタスクの精度が8ビットに倍増する。

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