論文の概要: Boosting Private Domain Understanding of Efficient MLLMs: A Tuning-free, Adaptive, Universal Prompt Optimization Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19684v1
• Date: Fri, 27 Dec 2024 15:21:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:26:51.668080
• Title: Boosting Private Domain Understanding of Efficient MLLMs: A Tuning-free, Adaptive, Universal Prompt Optimization Framework
• Title（参考訳）: 効率的なMLLMのプライベートドメイン理解を促進する: チューニング不要で適応的で普遍的なプロンプト最適化フレームワーク
• Authors: Jiang Liu, Bolin Li, Haoyuan Li, Tianwei Lin, Wenqiao Zhang, Tao Zhong, Zhelun Yu, Jinghao Wei, Hao Cheng, Hao Jiang, Zheqi Lv, Juncheng Li, Siliang Tang, Yueting Zhuang,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(EMLLM)は、モデルのサイズと計算コストを削減し、しばしばリソース制約されたデバイスにデプロイされる。 既存のオープンソースLMは、事前トレーニングプロセス中にプライベートドメイン固有のデータにアクセスすることは滅多にない。 我々は,universtextbfunderlineAL textbfunderlinePrompt Optimization Framework, atextbfunderlineDaptivtextbfunderlineE, universtextbfunderlineAL textbfunderlinePrompt Optimization Frameworkを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.78142853955652
• License:
• Abstract: Efficient multimodal large language models (EMLLMs), in contrast to multimodal large language models (MLLMs), reduce model size and computational costs and are often deployed on resource-constrained devices. However, due to data privacy concerns, existing open-source EMLLMs rarely have access to private domain-specific data during the pre-training process, making them difficult to directly apply in device-specific domains, such as certain business scenarios. To address this weakness, this paper focuses on the efficient adaptation of EMLLMs to private domains, specifically in two areas: 1) how to reduce data requirements, and 2) how to avoid parameter fine-tuning. Specifically, we propose a tun\textbf{\underline{I}}ng-free, a\textbf{\underline{D}}aptiv\textbf{\underline{E}}, univers\textbf{\underline{AL}} \textbf{\underline{Prompt}} Optimization Framework, abbreviated as \textit{\textbf{\ourmethod{}}} which consists of two stages: 1) Predefined Prompt, based on the reinforcement searching strategy, generate a prompt optimization strategy tree to acquire optimization priors; 2) Prompt Reflection initializes the prompt based on optimization priors, followed by self-reflection to further search and refine the prompt. By doing so, \ourmethod{} elegantly generates the ``ideal prompts'' for processing private domain-specific data. Note that our method requires no parameter fine-tuning and only a small amount of data to quickly adapt to the data distribution of private data. Extensive experiments across multiple tasks demonstrate that our proposed \ourmethod{} significantly improves both efficiency and performance compared to baselines.
• Abstract（参考訳）: 効率的なマルチモーダル大言語モデル (EMLLM) は、マルチモーダル大言語モデル (MLLM) とは対照的に、モデルサイズと計算コストを削減し、リソース制約されたデバイスにしばしばデプロイされる。 しかし、データプライバシの懸念から、既存のオープンソースのESMLMは、事前トレーニングプロセス中にプライベートドメイン固有のデータにアクセスできないため、特定のビジネスシナリオのようなデバイス固有のドメインに直接適用することは困難である。 この弱点に対処するために,本稿では,私的領域,特に2つの領域において,ESMLMの効率的な適用に焦点を当てる。 1)データ要件の削減方法、及び 2)パラメータの微調整を避ける方法。 具体的には, tun\textbf{\underline{I}}ng-free, a\textbf{\underline{D}}aptiv\textbf{\underline{E}}, univers\textbf{\underline{AL}} \textbf{\underline{Prompt}} Optimization Framework, 略して \textit{\textbf{\ourmethod{}}} を提案する。 1) 事前定義された Prompt は、強化探索戦略に基づいて、最適化事前を取得するための迅速な最適化戦略ツリーを生成する。 2)プロンプト・リフレクションは、最適化先行に基づいてプロンプトを初期化し、その後、さらにプロンプトを探索して洗練するための自己回帰を行う。 そうすることによって、‘ourmethod{} は、プライベートドメイン固有のデータを処理するための ‘ideal prompts'' をエレガントに生成する。 提案手法ではパラメータの微調整は不要であり,プライベートデータのデータ分布に迅速に適応するためには少量のデータしか必要としない。 複数のタスクにまたがる大規模な実験により,提案した‘ourmethod{}’は,ベースラインに比べて効率と性能を著しく向上することが示された。

関連論文リスト

• IterIS: Iterative Inference-Solving Alignment for LoRA Merging [14.263218227928729]
  低ランク適応(LoRA)は、特定の下流タスクのために様々な領域にまたがる大きなモデルを微調整するために広く使われている。 LoRAマージは、データのプライバシを維持しながら複数のLoRAを統一アダプタに結合することで、効果的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T19:04:02Z)
• FedDTPT: Federated Discrete and Transferable Prompt Tuning for Black-Box Large Language Models [14.719919025265224]
  特定のシナリオからのデータを調整した大きな言語モデル(LLM)は、プライバシリークのリスクを引き起こす。 ブラックボックス大言語モデルに対して,フェデレートされた離散的かつ転送可能なプロンプトチューニングであるFedDTPTを初めて提案する。 提案手法は,ブラックボックス設定における非IDデータに対する高い精度,通信オーバーヘッドの低減,ロバスト性を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T19:19:23Z)
• QPO: Query-dependent Prompt Optimization via Multi-Loop Offline Reinforcement Learning [58.767866109043055]
  クエリ依存型プロンプト最適化(QPO)を導入し、入力クエリに合わせて最適なプロンプトを生成するために、小さな事前訓練された言語モデルを反復的に微調整する。 我々は、オープンソースのタスクに様々なプロンプトをベンチマークする副産物として、すでに大量に存在するオフラインのプロンプトデータから洞察を得る。 様々なLLMスケールと多様なNLPおよび数学タスクの実験は、ゼロショットと少数ショットの両方のシナリオにおいて、我々の手法の有効性とコスト効率を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T03:06:48Z)
• Discovering Preference Optimization Algorithms with and for Large Language Models [50.843710797024805]
  オフライン優先最適化は、LLM(Large Language Model)出力の品質を向上・制御するための重要な手法である。 我々は、人間の介入なしに、新しい最先端の選好最適化アルゴリズムを自動で発見する客観的発見を行う。 実験は、ロジスティックと指数的損失を適応的にブレンドする新しいアルゴリズムであるDiscoPOPの最先端性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-12T16:58:41Z)
• Self-Augmented Preference Optimization: Off-Policy Paradigms for Language Model Alignment [104.18002641195442]
  既存のペアデータを必要としない、効果的でスケーラブルなトレーニングパラダイムである自己拡張型優先度最適化(SAPO)を導入する。 負の反応を自律的に生成するセルフプレイの概念に基づいて、我々はさらに、データ探索とエクスプロイトを強化するために、非政治的な学習パイプラインを組み込む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T14:21:04Z)
• No more optimization rules: LLM-enabled policy-based multi-modal query optimizer [9.370719876854228]
  大規模言語モデル(LLM)は、機械学習とディープラーニングの分野で重要な瞬間となっている。 本稿では,LLM のクエリ最適化能力について検討し,新しい LLM とポリシーに基づくマルチモーダルクエリである LaPuda を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T13:44:30Z)
• FIPO: Free-form Instruction-oriented Prompt Optimization with Preference Dataset and Modular Fine-tuning Schema [36.65009632307124]
  大規模言語モデル(LLM)のタスク性能向上のためのFIPO(Free-from Instruction-oriented Prompt Optimization)を提案する。 FIPOはモジュール型のAPOテンプレートを使用して、単純で最適化されたプロンプトを生成するために、ナイーブなタスク命令、オプションの命令応答、オプションの接地真理を動的に統合する。 5つの公開ベンチマークと6つのテストモデルでFIPOフレームワークを検証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T03:56:44Z)
• Query-Dependent Prompt Evaluation and Optimization with Offline Inverse RL [62.824464372594576]
  ゼロショットプロンプト最適化により,Large Language Models (LLM) の算術的推論能力を向上させることを目的とする。 このような最適化では、以前見過ごされたクエリ依存の目的を特定します。 本稿では、オフライン逆強化学習を利用して、実演データから洞察を引き出すPrompt-OIRLを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T01:12:52Z)
• JUMBO: Scalable Multi-task Bayesian Optimization using Offline Data [86.8949732640035]
  追加データをクエリすることで制限をサイドステップするMBOアルゴリズムであるJUMBOを提案する。 GP-UCBに類似した条件下では, 応答が得られないことを示す。 実世界の2つの最適化問題に対する既存手法に対する性能改善を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T05:03:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。