論文の概要: Why Gradient Subspace? Identifying and Mitigating LoRA's Bottlenecks in Federated Fine-Tuning of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23111v1
- Date: Wed, 30 Oct 2024 15:23:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-31 14:28:28.629649
- Title: Why Gradient Subspace? Identifying and Mitigating LoRA's Bottlenecks in Federated Fine-Tuning of Large Language Models
- Title（参考訳）: なぜグラディエント部分空間は? 大規模言語モデルのファインチューニングにおけるLoRAのボットネックの同定と修正
- Authors: Navyansh Mahla, Ganesh Ramakrishnan,
- Abstract要約: 本稿ではLow-Rank Adaptation (LoRA)を用いたFLフレームワークの収束と性能保証を批判的に分析する。
直接重み付けはLoRAベースの戦略よりも優れており、微調整モデルでは優れた性能が得られることを示す。
以上の結果から,GaLoreはFlexLoRAやFFA-LoRAといったフェデレートされたLoRA手法よりも,テキストや画像のモダリティにおいて優れた代替手段であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.953204885495573
- License:
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities across various domains, particularly in task generalization for both text and vision data. While fine-tuning these models can significantly enhance their performance on specific downstream tasks, it often requires high-quality data that cannot be shared due to privacy concerns. Federated Learning (FL) offers a promising solution for collaborative training without direct data sharing. However, many parameter-efficient fine-tuning strategies for LLMs in FL, particularly those based on Low-Rank Adaptation (LoRA), face limitations. In this paper, we critically analyze the convergence and performance guarantees of popular FL frameworks utilizing LoRA, highlighting its suboptimal nature due to constrained subspace learning of low-rank matrices. This limitation hinders effective fine-tuning of LLMs in federated settings. Through rigorous analytical and empirical evaluations, we demonstrate that direct weight averaging outperforms LoRA-based strategies, leading to superior performance for fine-tuned models. Our comprehensive comparison exposes inefficiencies in LoRA approaches and underscores the advantages of full-rank weight aggregation. We extend our analysis to low-rank gradient-based optimizers, such as GaLore, used during local training steps. Our findings show that GaLore is a more effective alternative, outperforming federated LoRA methods like FlexLoRA and FFA-LoRA across both text and image modalities. While privacy remains paramount in FL discourse, our focus is on assessing performance outcomes of federated fine-tuned models and evaluating various FL frameworks from both theoretical and empirical perspectives. Our findings advocate reassessing the reliance on LoRA within FL contexts, paving the way for more efficient training methodologies.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、特にテキストと視覚データの両方のタスク一般化において、様々な領域で顕著な機能を示している。
これらのモデルの微調整は、特定の下流タスクのパフォーマンスを著しく向上させるが、プライバシー上の懸念から共有できない高品質なデータを必要とすることが多い。
Federated Learning (FL)は、直接的なデータ共有なしに協調トレーニングのための有望なソリューションを提供する。
しかし、FLにおけるLLMのパラメータ効率の高い微調整戦略は、特にLoRA(Lo-Rank Adaptation)に基づく手法では制限に直面している。
本稿では,LoRAを用いたFLフレームワークの収束と性能保証を批判的に分析し,低ランク行列の制約付き部分空間学習による最適以下の性質を強調した。
この制限は、フェデレートされた設定におけるLLMの効果的な微調整を妨げる。
厳密な分析および経験的評価を通じて、直接重み付けはLoRAベースの戦略よりも優れており、微調整モデルの優れた性能をもたらすことを示した。
包括的比較により,LoRAアプローチの非効率性が明らかになり,フルランク重み付けの利点が浮き彫りになる。
ローカルトレーニングステップで使用されるGaLoreのような低ランク勾配に基づくオプティマイザに解析を拡張します。
以上の結果から,GaLoreはFlexLoRAやFFA-LoRAといったフェデレートされたLoRA手法よりも,テキストや画像のモダリティにおいて優れた代替手段であることが示唆された。
FL談話においてプライバシは依然として最重要であるが、我々は、フェデレーションされた微調整モデルの性能評価と、理論的および経験的観点から様々なFLフレームワークの評価に重点を置いている。
FLコンテキストにおけるLoRAの信頼性の再評価を提唱し,より効率的なトレーニング手法の確立を提唱した。
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