論文の概要: Initialization using Update Approximation is a Silver Bullet for Extremely Efficient Low-Rank Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19557v2
• Date: Fri, 07 Feb 2025 19:50:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-11 14:27:58.597343
• Title: Initialization using Update Approximation is a Silver Bullet for Extremely Efficient Low-Rank Fine-Tuning
• Title（参考訳）: Update Approximation を用いた極効率低ランク微調整用銀塊の初期化
• Authors: Kaustubh Ponkshe, Raghav Singhal, Eduard Gorbunov, Alexey Tumanov, Samuel Horvath, Praneeth Vepakomma,
• Abstract要約: 低ランク部分空間内での完全な微調整を近似するLoRA Silver BulletあるいはLoRA-SBを提案する。 これらの結果から,低ランク部分空間において,性能を犠牲にすることなく完全な微調整をシミュレートできることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.823795660384262
• License:
• Abstract: Low-rank adapters have become standard for efficiently fine-tuning large language models (LLMs), but they often fall short of achieving the performance of full fine-tuning. We propose a method, LoRA Silver Bullet or LoRA-SB, that approximates full fine-tuning within low-rank subspaces using a carefully designed initialization strategy. We theoretically demonstrate that the architecture of LoRA-XS, which inserts a learnable (r x r) matrix between B and A while keeping other matrices fixed, provides the precise conditions needed for this approximation. We leverage its constrained update space to achieve optimal scaling for high-rank gradient updates while removing the need for hyperparameter tuning. We prove that our initialization offers an optimal low-rank approximation of the initial gradient and preserves update directions throughout training. Extensive experiments across mathematical reasoning, commonsense reasoning, and language understanding tasks demonstrate that our approach exceeds the performance of standard LoRA while using \textbf{27-90} times fewer learnable parameters, and comprehensively outperforms LoRA-XS. Our findings establish that it is possible to simulate full fine-tuning in low-rank subspaces, and achieve significant efficiency gains without sacrificing performance. Our code is publicly available at https://github.com/RaghavSinghal10/lora-sb.
• Abstract（参考訳）: 低ランクのアダプタは大規模言語モデル(LLM)を効率的に微調整するための標準となっているが、完全な微調整の性能を達成するには不十分であることが多い。 そこで本研究では,低ランク部分空間における完全微調整を,慎重に設計した初期化戦略を用いて近似する手法であるLoRA Silver Bullet(LoRA-SB)を提案する。 理論的には、他の行列を固定しながら学習可能な(r x r)行列をBとAの間に挿入するLoRA-XSのアーキテクチャは、この近似に必要な正確な条件を提供する。 我々は、その制約された更新空間を利用して、ハイパーパラメータチューニングの必要性を排除しつつ、高階勾配更新のための最適なスケーリングを実現する。 我々の初期化は、初期勾配の最適低ランク近似を提供し、トレーニングを通して更新方向を保存することを証明している。 数学的推論,コモンセンス推論,言語理解タスクにまたがる広範囲な実験により,我々のアプローチが標準的なLoRAの性能を上回る一方で,‘textbf{27-90} の学習可能なパラメータを少なくし,LoRA-XSを総合的に上回ることを示した。 その結果,低ランク部分空間における完全微調整をシミュレートし,性能を損なうことなく大幅な効率向上を実現することが可能であることが判明した。 私たちのコードはhttps://github.com/RaghavSinghal10/lora-sb.comで公開されています。

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