論文の概要: LoRA-Mini : Adaptation Matrices Decomposition and Selective Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.15804v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 12:21:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:24:46.669426
• Title: LoRA-Mini : Adaptation Matrices Decomposition and Selective Training
• Title（参考訳）: LoRA-Mini : 適応行列分解と選択学習
• Authors: Ayush Singh, Rajdeep Aher, Shivank Garg,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、トレーニング可能なパラメータの数を減らし、パラメータ効率の良い微調整を可能にする、有望なソリューションとして登場した。 低ランク行列を4つに分割することでパラメータ効率を向上させるLoRAを最適化したLoRA-Miniを提案する。 このアプローチは、標準のLoRAに匹敵するパフォーマンスレベルを維持しながら、トレーニング可能なパラメータの数に対して、標準のLoRAと比較して最大20倍の削減を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0670689746336
• License:
• Abstract: The rapid advancements in large language models (LLMs) have revolutionized natural language processing, creating an increased need for efficient, task-specific fine-tuning methods. Traditional fine-tuning of LLMs involves updating a large number of parameters, which is computationally expensive and memory-intensive. Low-Rank Adaptation (LoRA) has emerged as a promising solution, enabling parameter-efficient fine-tuning by reducing the number of trainable parameters. However, while LoRA reduces the number of trainable parameters, LoRA modules still create significant storage challenges. We propose LoRA-Mini, an optimized adaptation of LoRA that improves parameter efficiency by splitting low-rank matrices into four parts, with only the two inner matrices being trainable. This approach achieves upto a 20x reduction compared to standard LoRA in the number of trainable parameters while preserving performance levels comparable to standard LoRA, addressing both computational and storage efficiency in LLM fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は自然言語処理に革命をもたらし、効率的なタスク固有の微調整手法の必要性が高まった。 LLMの従来の微調整には、計算コストが高く、メモリ集約的な大量のパラメータを更新する必要があった。 Low-Rank Adaptation (LoRA)は、トレーニング可能なパラメータの数を減らし、パラメータ効率の良い微調整を可能にする、有望なソリューションとして登場した。 しかし、LoRAはトレーニング可能なパラメータの数を減らしているが、LoRAモジュールは依然として大きなストレージ課題を生んでいる。 低ランク行列を4つの部分に分割することでパラメータ効率を向上させるLoRAを最適化したLoRA-Miniを提案する。 このアプローチは、LLMファインチューニングにおける計算効率と記憶効率の両方に対処し、標準のLoRAに匹敵する性能レベルを維持しながら、トレーニング可能なパラメータの数に対して、標準のLoRAと比較して最大20倍の削減を実現している。

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