論文の概要: Optimizing Large Language Models with an Enhanced LoRA Fine-Tuning Algorithm for Efficiency and Robustness in NLP Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18729v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 01:10:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:28:54.420823
• Title: Optimizing Large Language Models with an Enhanced LoRA Fine-Tuning Algorithm for Efficiency and Robustness in NLP Tasks
• Title（参考訳）: NLPタスクにおける効率とロバスト性を考慮したLoRAファインチューニングアルゴリズムによる大規模言語モデルの最適化
• Authors: Jiacheng Hu, Xiaoxuan Liao, Jia Gao, Zhen Qi, Hongye Zheng, Chihang Wang,
• Abstract要約: そこで本研究では,改良されたLoRAファインチューニングアルゴリズムに基づく大規模言語モデル最適化手法を提案する。 低ランク適応戦略によって大きな言語モデルを微調整し、計算資源の消費を大幅に削減する。 改良されたLoRAアルゴリズムでは、従来のモデルと比較して精度、F1スコア、MCCが大幅に改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.236974227340167
• License:
• Abstract: This study proposes a large language model optimization method based on the improved LoRA fine-tuning algorithm, aiming to improve the accuracy and computational efficiency of the model in natural language processing tasks. We fine-tune the large language model through a low-rank adaptation strategy, which significantly reduces the consumption of computing resources while maintaining the powerful capabilities of the pre-trained model. The experiment uses the QQP task as the evaluation scenario. The results show that the improved LoRA algorithm shows significant improvements in accuracy, F1 score, and MCC compared with traditional models such as BERT, Roberta, T5, and GPT-4. In particular, in terms of F1 score and MCC, our model shows stronger robustness and discrimination ability, which proves the potential of the improved LoRA algorithm in fine-tuning large-scale pre-trained models. In addition, this paper also discusses the application prospects of the improved LoRA algorithm in other natural language processing tasks, emphasizing its advantages in multi-task learning and scenarios with limited computing resources. Future research can further optimize the LoRA fine-tuning strategy and expand its application in larger-scale pre-trained models to improve the generalization ability and task adaptability of the model.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,改良されたLoRAファインチューニングアルゴリズムに基づく大規模言語モデル最適化手法を提案し,自然言語処理タスクにおけるモデルの精度と計算効率を向上させることを目的とした。 低ランク適応戦略によって大きな言語モデルを微調整し、事前訓練されたモデルの強力な能力を維持しながら、計算資源の消費を大幅に削減する。 実験では、評価シナリオとしてQQPタスクを使用します。 その結果,改良されたLoRAアルゴリズムは,BERT,Roberta,T5,GPT-4といった従来のモデルと比較して,精度,F1スコア,MCCの大幅な向上を示した。 特に、F1スコアとMCCの点において、我々のモデルは強靭性と識別能力を示し、大規模な事前学習モデルにおいて改良されたLoRAアルゴリズムの可能性を証明している。 さらに,他の自然言語処理タスクにおける改良されたLoRAアルゴリズムの適用可能性についても論じ,マルチタスク学習におけるその利点と,限られた計算資源を持つシナリオを強調した。 将来の研究は、LoRAファインチューニング戦略をさらに最適化し、より大規模な事前訓練モデルに適用して、モデルの一般化能力とタスク適応性を向上させることができる。

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