論文の概要: RandLoRA: Full-rank parameter-efficient fine-tuning of large models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00987v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 01:59:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:06:09.702270
• Title: RandLoRA: Full-rank parameter-efficient fine-tuning of large models
• Title（参考訳）: RandLoRA:大規模モデルのフルランクパラメータ効率微調整
• Authors: Paul Albert, Frederic Z. Zhang, Hemanth Saratchandran, Cristian Rodriguez-Opazo, Anton van den Hengel, Ehsan Abbasnejad,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA)とその変種は、大きなトランスフォーマーネットワークのトレーニング可能なパラメータとメモリ要求の数を削減した。 しかし、ウェイト更新の低ランクな性質は、本質的に微調整されたモデルの表現力を制限している。 本稿では、低ランクで非学習可能なランダム行列の線形結合を用いて、フルランク更新を行うRandLoRAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.25124374446935
• License:
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) and its variants have shown impressive results in reducing the number of trainable parameters and memory requirements of large transformer networks while maintaining fine-tuning performance. However, the low-rank nature of the weight update inherently limits the representation power of fine-tuned models, potentially compromising performance on complex tasks. This raises a critical question: when a performance gap between LoRA and standard fine-tuning is observed, is it due to the reduced number of trainable parameters or the rank deficiency? This paper aims to answer this question by introducing RandLoRA, a parameter-efficient method that performs full-rank updates using a learned linear combinations of low-rank, non-trainable random matrices. Our method limits the number of trainable parameters by restricting optimization to diagonal scaling matrices applied to the fixed random matrices. This allows us to effectively overcome the low-rank limitations while maintaining parameter and memory efficiency during training. Through extensive experimentation across vision, language, and vision-language benchmarks, we systematically evaluate the limitations of LoRA and existing random basis methods. Our findings reveal that full-rank updates are beneficial across vision and language tasks individually, and even more so for vision-language tasks, where RandLoRA significantly reduces -- and sometimes eliminates -- the performance gap between standard fine-tuning and LoRA, demonstrating its efficacy.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) とその変種は、微調整性能を維持しながら、大きなトランスフォーマーネットワークのトレーニング可能なパラメータとメモリ要求の数を削減した。 しかし、ウェイト更新の低ランクの性質は、本質的には微調整されたモデルの表現力を制限し、複雑なタスクの性能を損なう可能性がある。 LoRAと標準的な微調整のパフォーマンスギャップが観測されたとき、それはトレーニング可能なパラメータの減少やランク不足のためなのか? 本稿では,低ランクで非学習可能なランダム行列の線形組み合わせを用いて,完全ランク更新を行うパラメータ効率の高いRandLoRAを導入することで,この問題に対処することを目的とする。 本手法は,固定されたランダム行列に適用された対角スケーリング行列に最適化を限定することにより,トレーニング可能なパラメータの数を制限する。 これにより、トレーニング中にパラメータとメモリ効率を維持しながら、低ランクの制限を効果的に克服できます。 視覚、言語、および視覚言語ベンチマークの広範な実験を通じて、LoRAと既存のランダムベース手法の限界を体系的に評価する。 RandLoRAは、標準的な微調整とLoRAのパフォーマンスギャップを著しく減らし、その有効性を実証します。

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