論文の概要: Parameter Efficient Mamba Tuning via Projector-targeted Diagonal-centric Linear Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15224v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 04:58:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:23:21.951855
• Title: Parameter Efficient Mamba Tuning via Projector-targeted Diagonal-centric Linear Transformation
• Title（参考訳）: プロジェクタターゲット型対角中心線形変換による効率的なマンバチューニング
• Authors: Seokil Ham, Hee-Seon Kim, Sangmin Woo, Changick Kim,
• Abstract要約: 我々は,Mambaアーキテクチャにおいて,パラメータ効率細調整(PEFT)のための2つの重要な洞察駆動戦略を導入する。 我々は,Mambaアーキテクチャに特化した新しいPEFT手法を提案する:プロジェクタターゲット対角中心線形変換(ProDiaL)
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.57480367514423
• License:
• Abstract: Despite the growing interest in Mamba architecture as a potential replacement for Transformer architecture, parameter-efficient fine-tuning (PEFT) approaches for Mamba remain largely unexplored. In our study, we introduce two key insights-driven strategies for PEFT in Mamba architecture: (1) While state-space models (SSMs) have been regarded as the cornerstone of Mamba architecture, then expected to play a primary role in transfer learning, our findings reveal that Projectors -- not SSMs -- are the predominant contributors to transfer learning, and (2) Based on our observation that adapting pretrained Projectors to new tasks can be effectively approximated through a near-diagonal linear transformation, we propose a novel PEFT method specialized to Mamba architecture: Projector-targeted Diagonal-centric Linear Transformation (ProDiaL). ProDiaL focuses on optimizing only diagonal-centric linear transformation matrices, without directly fine-tuning the pretrained Projector weights. This targeted approach allows efficient task adaptation, utilizing less than 1% of the total parameters, and exhibits strong performance across both vision and language Mamba models, highlighting its versatility and effectiveness.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーアーキテクチャの代替として、Mambaアーキテクチャへの関心が高まりつつあるにもかかわらず、Mambaのパラメータ効率の良い微細チューニング(PEFT)アプローチは、まだほとんど探索されていない。 本研究では,(1) 状態空間モデル (SSM) がマンバ建築の基盤とされ, 伝達学習において主要な役割を担うことが期待されている一方で, プロジェクタ(SSM)ではなくプロジェクタ(プロジェクタ)が伝達学習の主要な貢献者であること,(2) 事前学習されたプロジェクタを近対角線形変換により効果的に近似できるという観察に基づいて, マンバ建築に特化した新しいPEFT手法を提案する。 ProDiaLは、事前訓練されたプロジェクター重みを直接調整することなく、対角中心の線形変換行列のみを最適化することに焦点を当てている。 このターゲットとなるアプローチは、全パラメータの1%未満を有効活用して、効率的なタスク適応を可能にし、視覚と言語の両方のMambaモデルに対して強力なパフォーマンスを示し、その汎用性と有効性を強調している。

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