論文の概要: CLOVer: Cross-Layer Orthonormal Vectors Adaption

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17426v2
• Date: Sat, 21 Dec 2024 16:34:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:10.677432
• Title: CLOVer: Cross-Layer Orthonormal Vectors Adaption
• Title（参考訳）: CLOVer: クロス層オーソノーマルベクトル適応
• Authors: Fanxu Meng, Muhan Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,その基底ベクトルの線形結合を利用して,元の潜在空間内での制約学習を提案する。 このアプローチは、モデルの能力を損なうことなく、安定したトレーニングを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.663574532812376
• License:
• Abstract: To adapt a well-trained large model to downstream tasks, we propose constraining learning within its original latent space by leveraging linear combinations of its basis vectors. This approach ensures stable training without compromising the model's capabilities. Traditionally, constructing orthonormal bases from a matrix requires a transfer matrix, which significantly increases storage and computational overhead for parameters and feature maps. In this paper, we introduce Cross-Layer Orthonormal Vectors in Q, K, V, and O matrices, enabling their orthogonalization without the need for transfer matrices. Furthermore, the CLOVer operation eliminates redundant vectors, reducing the encoder attention parameters of Whisper-large-v3 by 46.42% without requiring additional training. For parameter-efficient and stable fine-tuning, we orthonormalized Q, K, V, and O and fine-tuned only the singular values, allowing efficient adaptation while constraining changes to the original latent space. When fine-tuning LLaMA-2-7B on eight commonsense reasoning datasets, our method outperforms LoRA by 5.4% and DoRA by 3.7%. CLOVer forgetting less previous knowledge when learning new knowledge.
• Abstract（参考訳）: 下流タスクによく訓練された大モデルを適用するために、基底ベクトルの線形結合を利用して、元の潜在空間内での制約学習を提案する。 このアプローチは、モデルの能力を損なうことなく、安定したトレーニングを保証する。 伝統的に、行列から正規直交基底を構築するには、転送行列が必要である。 本稿では,Q,K,V,O行列において交叉正則ベクトルを導入し,行列の移動を必要とせずに直交化を可能にする。 さらに、CLOVer操作は冗長ベクトルを排除し、追加のトレーニングを必要とせずにWhisper-large-v3のエンコーダアテンションパラメータを46.42%削減する。 パラメータ効率と安定な微調整のために、我々はQ, K, V, Oを正則に正規化し、特異値のみを微調整し、元の潜伏空間の変更を制約しながら効率的な適応を可能にする。 8つのコモンセンス推論データセット上でLLaMA-2-7Bを微調整すると、我々の手法はLoRAを5.4%、DoRAを3.7%上回る。 CLOVerは、新しい知識を学ぶ際に、以前の知識を忘れる。

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