論文の概要: GeLoRA: Geometric Adaptive Ranks For Efficient LoRA Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.09250v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 21:21:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:59:52.442878
• Title: GeLoRA: Geometric Adaptive Ranks For Efficient LoRA Fine-tuning
• Title（参考訳）: GeLoRA:効率的なLoRAファインチューニングのための幾何学的適応ランク
• Authors: Abdessalam Ed-dib, Zhanibek Datbayev, Amine Mohamed Aboussalah,
• Abstract要約: 微調整された大言語モデル(LLM)は、全てのパラメータを更新する必要があるため、計算集約的である。 Low-Rank Adaptation (LoRA)は、重みのサブセットだけを変更することで効率を向上するが、表現性と計算コストのトレードオフをもたらす。 隠れ状態表現の内在的次元を計算し,LoRAランクを適応的に選択する新しいフレームワークGeLoRAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7446241148152253
• License:
• Abstract: Fine-tuning large language models (LLMs) is computationally intensive because it requires updating all parameters. Low-Rank Adaptation (LoRA) improves efficiency by modifying only a subset of weights but introduces a trade-off between expressivity and computational cost: lower ranks reduce resources but limit expressiveness, while higher ranks enhance expressivity at increased cost. Despite recent advances in adaptive LoRA techniques, existing methods fail to provide a theoretical basis for optimizing the trade-off between model performance and efficiency. We propose Geometric Low-Rank Adaptation (GeLoRA), a novel framework that computes the intrinsic dimensionality of hidden state representations to adaptively select LoRA ranks. We demonstrate that the intrinsic dimension provides a lower bound for the optimal rank of LoRA matrices, allowing for a principled selection that balances efficiency and expressivity. GeLoRA dynamically adjusts the rank for each layer based on the intrinsic dimensionality of its input and output representations, recognizing that not all model parameters equally impact fine-tuning. Empirical validation on multiple tasks shows that GeLoRA consistently outperforms recent baselines within the same parameter budget.
• Abstract（参考訳）: 微調整された大言語モデル(LLM)は、全てのパラメータを更新する必要があるため、計算集約的である。 Low-Rank Adaptation (LoRA)は、重量のサブセットだけを変更して効率を向上するが、表現力と計算コストのトレードオフをもたらす。 近年の適応LoRA技術の発展にもかかわらず、既存の手法はモデル性能と効率のトレードオフを最適化するための理論的基盤を提供していない。 隠れ状態表現の内在的次元を計算し,LoRAランクを適応的に選択する新しいフレームワークGeLoRAを提案する。 内在次元は、ロラ行列の最適階数に対する下界を提供し、効率と表現率のバランスをとる原理的な選択を可能にすることを実証する。 GeLoRAは入力および出力表現の内在次元に基づいて各層のランクを動的に調整し、すべてのモデルパラメータが微調整に等しく影響を及ぼすわけではないことを認識している。 複数のタスクに対する実証的な検証は、GeLoRAが同じパラメータ予算内で最新のベースラインを一貫して上回っていることを示している。

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