論文の概要: Provable Meta-Learning with Low-Rank Adaptations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.22264v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 18:26:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:02.677592
• Title: Provable Meta-Learning with Low-Rank Adaptations
• Title（参考訳）: 低ランク適応型メタラーニング
• Authors: Jacob L. Block, Sundararajan Srinivasan, Liam Collins, Aryan Mokhtari, Sanjay Shakkottai,
• Abstract要約: 本稿では,PEFTをベースとしたメタラーニングフレームワークを導入し,未知のタスクに容易に適応できるモデルを学習する。 LoRAを用いた線形モデルでは、適応可能なパラメータの集合を見つけるのに標準再学習が確実に最適であることを示す。 我々は、これらの理論的洞察を、実データビジョンや言語タスクと同様に、合成データの実験を通じて検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.120226706944926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The power of foundation models (FMs) lies in their capacity to learn highly expressive representations that can be adapted to a broad spectrum of tasks. However, these pretrained models require additional training stages to become effective for downstream applications. In the multi-task setting, prior works have shown empirically that specific meta-learning approaches for preparing a model for future adaptation through parameter-efficient fine-tuning (PEFT) can outperform standard retraining methods, but the mechanism of the benefits of meta-learning has been largely unexplored. We introduce a framework for generic PEFT-based meta-learning to learn a model that can easily adapt to unseen tasks. For linear models using LoRA, we show that standard retraining is provably suboptimal for finding an adaptable set of parameters and provide strict performance guarantees for our proposed method. We verify these theoretical insights through experiments on synthetic data as well as real-data vision and language tasks. We observe significant performance benefits using a simple implementation of our proposed meta-learning scheme during retraining relative to the conventional approach.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデル(FM)の力は、幅広いタスクに適応できる高度に表現力のある表現を学ぶ能力にある。 しかし、これらの事前訓練されたモデルは、下流のアプリケーションに有効になるために追加の訓練段階を必要とする。 マルチタスク設定では、パラメータ効率のよい微調整(PEFT)による将来の適応モデルを作成するための特定のメタラーニングアプローチが、標準的なリトレーニング手法より優れていることが実証されているが、メタラーニングの利点のメカニズムはほとんど解明されていない。 本稿では,PEFTをベースとしたメタラーニングフレームワークを導入し,未知のタスクに容易に適応できるモデルを学習する。 LoRAを用いた線形モデルでは、適応可能なパラメータの集合を見つけるのに標準再学習が確実に最適であることを示し、提案手法に対して厳密な性能保証を提供する。 我々は、これらの理論的洞察を、実データビジョンや言語タスクと同様に、合成データの実験を通じて検証する。 本稿では,従来の手法と比較して,メタラーニング手法の簡単な実装により,大幅な性能向上が期待できる。

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