論文の概要: Dynamic Adaptation of LoRA Fine-Tuning for Efficient and Task-Specific Optimization of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14859v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 18:54:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:22.189048
• Title: Dynamic Adaptation of LoRA Fine-Tuning for Efficient and Task-Specific Optimization of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルの効率的なタスク特化最適化のためのLoRAファインチューニングの動的適応
• Authors: Xiaoxuan Liao, Chihang Wang, Shicheng Zhou, Jiacheng Hu, Hongye Zheng, Jia Gao,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル-動的LoRAのためのファインチューニング手法を提案する。 効率と性能を改善するために動的適応機構を追加します。 動的LoRAの効率は、ベンチマークデータセットの実験で検証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7421845364041001
• License:
• Abstract: This paper presents a novel methodology of fine-tuning for large language models-dynamic LoRA. Building from the standard Low-Rank Adaptation framework, this methodology further adds dynamic adaptation mechanisms to improve efficiency and performance. The key contribution of dynamic LoRA lies within its adaptive weight allocation mechanism coupled with an input feature-based adaptive strategy. These enhancements allow for a more precise fine-tuning process that is more tailored to specific tasks. Traditional LoRA methods use static adapter settings, not considering the different importance of model layers. In contrast, dynamic LoRA introduces a mechanism that dynamically evaluates the layer's importance during fine-tuning. This evaluation enables the reallocation of adapter parameters to fit the unique demands of each individual task, which leads to better optimization results. Another gain in flexibility arises from the consideration of the input feature distribution, which helps the model generalize better when faced with complicated and diverse datasets. The joint approach boosts not only the performance over each single task but also the generalization ability of the model. The efficiency of the dynamic LoRA was validated in experiments on benchmark datasets, such as GLUE, with surprising results. More specifically, this method achieved 88.1% accuracy with an F1-score of 87.3%. Noticeably, these improvements were made at a slight increase in computational costs: only 0.1% more resources than standard LoRA. This balance between performance and efficiency positions dynamic LoRA as a practical, scalable solution for fine-tuning LLMs, especially in resource-constrained scenarios. To take it a step further, its adaptability makes it a promising foundation for much more advanced applications, including multimodal tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル-動的LoRAのためのファインチューニング手法を提案する。 この方法論は、標準の低ランク適応フレームワークから構築され、効率と性能を改善するための動的適応機構をさらに追加します。 動的LoRAの鍵となる貢献は、入力特徴に基づく適応戦略と組み合わさった適応重み付け機構内にある。 これらの強化により、特定のタスクに合わせたより精密な微調整プロセスが可能になる。 従来のLoRAメソッドは、モデルレイヤの異なる重要性を考慮せずに、静的なアダプタ設定を使用する。 対照的に、動的LoRAは、微調整中にレイヤーの重要性を動的に評価するメカニズムを導入している。 この評価により、各タスクのユニークな要求に適合するアダプタパラメータの配置が可能となり、より良い最適化結果が得られる。 もう一つの柔軟性の利点は入力特徴分布を考慮しており、複雑で多様なデータセットに直面したときにモデルをより一般化するのに役立ちます。 ジョイントアプローチは、各タスクのパフォーマンスだけでなく、モデルの一般化能力も向上させる。 動的LoRAの効率は、GLUEなどのベンチマークデータセットの実験で、驚くべき結果で検証された。 具体的には、F1スコア87.3%の精度で88.1%の精度を達成した。 注目すべきは、これらの改善は計算コストがわずかに増加し、標準のLoRAよりもわずか0.1%のリソースしか得られなかったことである。 この性能と効率のバランスは、特にリソース制約のあるシナリオにおいて、LORAを微調整 LLM のための実用的でスケーラブルなソリューションとして位置づける。 さらに一歩進めると、その適応性は、マルチモーダルタスクを含む、より高度なアプリケーションのための有望な基盤となる。

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