論文の概要: Efficient Model Editing with Task Vector Bases: A Theoretical Framework and Scalable Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01015v3
• Date: Fri, 25 Apr 2025 01:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-28 11:53:36.584164
• Title: Efficient Model Editing with Task Vector Bases: A Theoretical Framework and Scalable Approach
• Title（参考訳）: タスクベクトルベースを用いた効率的なモデル編集:理論的枠組みとスケーラブルなアプローチ
• Authors: Siqi Zeng, Yifei He, Weiqiu You, Yifan Hao, Yao-Hung Hubert Tsai, Makoto Yamada, Han Zhao,
• Abstract要約: 異なる目的のために、保存されたタスクベクトルを演算で操作するのは簡単だが、構成の柔軟性は高いメモリ使用量を必要とする。 この研究は、これらの問題に、タスクベクトル算術を説明する理論的に基礎付けられたフレームワークで対処する。 本手法は,ダウンストリーム演算におけるメモリコストを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.395660760819133
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Task vectors, which are derived from the difference between pre-trained and fine-tuned model weights, enable flexible task adaptation and model merging through arithmetic operations such as addition and negation. However, existing approaches often rely on heuristics with limited theoretical support, often leading to performance gaps comparing to direct task fine tuning. Meanwhile, although it is easy to manipulate saved task vectors with arithmetic for different purposes, such compositional flexibility demands high memory usage, especially when dealing with a huge number of tasks, limiting scalability. This work addresses these issues with a theoretically grounded framework that explains task vector arithmetic and introduces the task vector bases framework. Building upon existing task arithmetic literature, our method significantly reduces the memory cost for downstream arithmetic with little effort, while achieving competitive performance and maintaining compositional advantage, providing a practical solution for large-scale task arithmetic. The code is available at https://github.com/uiuctml/TaskVectorBasis.
• Abstract（参考訳）: タスクベクトルは、事前訓練されたモデルウェイトと微調整されたモデルウェイトの違いから導かれるもので、フレキシブルなタスク適応と加算や否定といった算術演算によるモデルマージを可能にする。 しかし、既存のアプローチは理論的なサポートが限られているヒューリスティックに頼り、直接タスクの微調整と比較してパフォーマンスのギャップが生じることが多い。 一方、保存されたタスクベクトルを異なる目的のために算術演算で操作するのは簡単だが、このような構成の柔軟性は、特に膨大なタスクを扱う場合、高いメモリ使用量を必要とする。 この研究は、これらの問題に、タスクベクトル演算を説明し、タスクベクトルベースフレームワークを導入する理論的に基礎付けられたフレームワークで対処する。 提案手法は,既存のタスク演算文学に基づいて,競争性能と構成上の優位性を保ちながら,ダウンストリーム演算のメモリコストを大幅に削減し,大規模タスク演算の実用的なソリューションを提供する。 コードはhttps://github.com/uiuctml/TaskVectorBasisで入手できる。

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