論文の概要: Proactive Gradient Conflict Mitigation in Multi-Task Learning: A Sparse Training Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18615v1
- Date: Wed, 27 Nov 2024 18:58:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-28 15:28:40.711682
- Title: Proactive Gradient Conflict Mitigation in Multi-Task Learning: A Sparse Training Perspective
- Title(参考訳): マルチタスク学習における積極的グラディエント・コンフリクト緩和:スパース・トレーニング・パースペクティブ
- Authors: Zhi Zhang, Jiayi Shen, Congfeng Cao, Gaole Dai, Shiji Zhou, Qizhe Zhang, Shanghang Zhang, Ekaterina Shutova,
- Abstract要約: マルチタスク学習における一般的な問題は、勾配衝突の発生である。
スパーストレーニング(ST)による紛争軽減戦略を提案する。
実験の結果,STは競合する勾配を効果的に緩和し,性能が向上することが示された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 33.477681689943516
- License:
- Abstract: Advancing towards generalist agents necessitates the concurrent processing of multiple tasks using a unified model, thereby underscoring the growing significance of simultaneous model training on multiple downstream tasks. A common issue in multi-task learning is the occurrence of gradient conflict, which leads to potential competition among different tasks during joint training. This competition often results in improvements in one task at the expense of deterioration in another. Although several optimization methods have been developed to address this issue by manipulating task gradients for better task balancing, they cannot decrease the incidence of gradient conflict. In this paper, we systematically investigate the occurrence of gradient conflict across different methods and propose a strategy to reduce such conflicts through sparse training (ST), wherein only a portion of the model's parameters are updated during training while keeping the rest unchanged. Our extensive experiments demonstrate that ST effectively mitigates conflicting gradients and leads to superior performance. Furthermore, ST can be easily integrated with gradient manipulation techniques, thus enhancing their effectiveness.
- Abstract(参考訳): 汎用エージェントへの適応は、統一モデルを用いて複数のタスクの同時処理を必要とするため、複数の下流タスクにおける同時モデルトレーニングの重要性が増大している。
マルチタスク学習における一般的な問題は、グラデーションコンフリクトの発生であり、これはジョイントトレーニング中に異なるタスク間で潜在的に競合する可能性がある。
この競争はしばしば、別のタスクの劣化を犠牲にして、あるタスクの改善をもたらす。
タスクバランスを改善するためにタスク勾配を操作することでこの問題に対処するためにいくつかの最適化手法が開発されているが、勾配衝突の発生を抑えることはできない。
本稿では,異なる手法間での勾配衝突の発生を系統的に検討し,残差を保ちながらモデルのパラメータの一部だけを更新するスパーストレーニング(ST)を通じて,これらの矛盾を低減させる戦略を提案する。
我々の広範な実験は、STが競合する勾配を効果的に緩和し、優れた性能をもたらすことを示した。
さらに、STは勾配操作技術と容易に統合することができ、その有効性を高めることができる。
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