論文の概要: MIRA: A Method of Federated MultI-Task Learning for LaRge LAnguage Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.15524v1
• Date: Sun, 20 Oct 2024 22:24:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:16:15.460673
• Title: MIRA: A Method of Federated MultI-Task Learning for LaRge LAnguage Models
• Title（参考訳）: MIRA:ラッジLanguageモデルのためのMultI-Task学習手法
• Authors: Ahmed Elbakary, Chaouki Ben Issaid, Tamer ElBatt, Karim Seddik, Mehdi Bennis,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の微調整手法を提案する。 提案手法は,各クライアントモデルの構造を利用して,他のクライアントのタスクやデータ分散を考慮した学習手法を実現する。 実験結果は,異なるデータセットとモデルを用いて,提案手法の有効性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.655807841018497
• License:
• Abstract: In this paper, we introduce a method for fine-tuning Large Language Models (LLMs), inspired by Multi-Task learning in a federated manner. Our approach leverages the structure of each client's model and enables a learning scheme that considers other clients' tasks and data distribution. To mitigate the extensive computational and communication overhead often associated with LLMs, we utilize a parameter-efficient fine-tuning method, specifically Low-Rank Adaptation (LoRA), reducing the number of trainable parameters. Experimental results, with different datasets and models, demonstrate the proposed method's effectiveness compared to existing frameworks for federated fine-tuning of LLMs in terms of average and local performances. The proposed scheme outperforms existing baselines by achieving lower local loss for each client while maintaining comparable global performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,マルチタスク学習に触発されたLarge Language Models(LLM)の微調整手法を提案する。 提案手法は,各クライアントモデルの構造を利用して,他のクライアントのタスクやデータ分散を考慮した学習手法を実現する。 LLMとよく関連する計算・通信のオーバーヘッドを軽減するため、パラメータ効率の良い微調整法、特にローランド適応(LoRA)を用い、トレーニング可能なパラメータの数を削減した。 異なるデータセットとモデルを用いた実験結果から,LLMのファインチューニングを行う既存のフレームワークと比較して,平均および局所的な性能の面で,提案手法の有効性を実証した。 提案手法は,グローバルな性能を維持しつつ,各クライアントの局所的な損失を低減し,既存のベースラインよりも優れている。

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