論文の概要: Variational Low-Rank Adaptation Using IVON

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04421v1
• Date: Thu, 07 Nov 2024 04:17:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-08 19:40:31.696293
• Title: Variational Low-Rank Adaptation Using IVON
• Title（参考訳）: IVONを用いた変分低ランク適応
• Authors: Bai Cong, Nico Daheim, Yuesong Shen, Daniel Cremers, Rio Yokota, Mohammad Emtiyaz Khan, Thomas Möllenhoff,
• Abstract要約: 変動学習はローランド適応(LoRA)の精度と校正を著しく向上させることができることを示す。 我々はAdamWを改良変分オンラインニュートン(IVON)アルゴリズムで置き換え、大きな言語モデルを微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.0349688602232
• License:
• Abstract: We show that variational learning can significantly improve the accuracy and calibration of Low-Rank Adaptation (LoRA) without a substantial increase in the cost. We replace AdamW by the Improved Variational Online Newton (IVON) algorithm to finetune large language models. For Llama-2 with 7 billion parameters, IVON improves the accuracy over AdamW by 2.8% and expected calibration error by 4.6%. The accuracy is also better than the other Bayesian alternatives, yet the cost is lower and the implementation is easier. Our work provides additional evidence for the effectiveness of IVON for large language models. The code is available at https://github.com/team-approx-bayes/ivon-lora.
• Abstract（参考訳）: 変動学習は,コストを大幅に増大させることなく,ローランド適応(LoRA)の精度と校正を著しく向上させることができることを示す。 我々はAdamWを改良変分オンラインニュートン(IVON)アルゴリズムで置き換え、大きな言語モデルを微調整する。 70億のパラメータを持つLlama-2では、IVONはAdamWの精度を2.8%改善し、キャリブレーション誤差を4.6%改善する。 精度は他のベイズ方式よりも優れているが、コストは低く、実装も容易である。 我々の研究は、大きな言語モデルに対するIVONの有効性を示す追加の証拠を提供する。 コードはhttps://github.com/team-approx-bayes/ivon-lora.comで公開されている。

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