論文の概要: Rank Also Matters: Hierarchical Configuration for Mixture of Adapter Experts in LLM Fine-Tuning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03884v1
- Date: Thu, 06 Feb 2025 08:58:03 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-07 15:30:40.686265
- Title: Rank Also Matters: Hierarchical Configuration for Mixture of Adapter Experts in LLM Fine-Tuning
- Title（参考訳）: ランクも重要:LLMファインチューニングにおけるアダプタエキスパートの混合のための階層的構成
- Authors: Peizhuang Cong, Wenpu Liu, Wenhan Yu, Haochen Zhao, Tong Yang,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)のための専門家のアロケーションとランク設定のための階層型スキームHILOを提案する。
HILOは、層間のアダプタエキスパートの数とランクを動的に調整し、アダプタの粒度の異なるモデルレイヤの表現複雑性に適合する。
複数のベンチマークタスクの実験では、HILOが既存のメソッドよりも精度が高く、トレーニング可能なパラメータが少ないことが示されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.074620301447097
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable success across various tasks, accompanied by a continuous increase in their parameter size. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, such as Low-Rank Adaptation (LoRA), address the challenges of fine-tuning LLMs by significantly reducing the number of trainable parameters. Recent studies have integrated LoRA with Mixture of Experts (MoE) architectures, leveraging multiple adapter experts and gating mechanisms to further improve fine-tuning performance. However, existing approaches primarily focus on adjusting the allocations of adapter experts per layer to optimize the introduced trainable parameter size, while neglecting a critical factor of adapters' rank. To this end, we propose a hierarchical scheme for expert allocation and rank configuration, HILO, which dynamically adjusts the number and rank of adapter experts across layers, matching the varying representational complexity of model layers in adapter-granularity. Extensive experiments on multiple benchmark tasks demonstrate that HILO outperforms existing methods in accuracy while introducing fewer trainable parameters, providing an efficient and practical solution for fine-tuning LLMs.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、パラメータサイズが継続的に増加するなど、様々なタスクで顕著な成功を収めている。
Low-Rank Adaptation (LoRA) のようなパラメータ効率のよい微調整(PEFT)手法は、訓練可能なパラメータの数を著しく減らし、微調整 LLM の課題に対処する。
最近の研究は、LoRAとMixture of Experts (MoE)アーキテクチャを統合し、複数のアダプタの専門家とゲーティングメカニズムを活用して、微調整性能をさらに改善している。
しかし、既存のアプローチは主に、導入したトレーニング可能なパラメータサイズを最適化するために、アダプタのランクの重要な要素を無視しながら、レイヤごとのアダプタ専門家の割り当てを調整することに焦点を当てている。
そこで本研究では,階層間のアダプタ専門家の数とランクを動的に調整し,モデル階層の表現の複雑さを適応粒度で表す階層的手法であるHILOを提案する。
複数のベンチマークタスクに関する大規模な実験により、HILOはトレーニング可能なパラメータを少なくし、既存のメソッドよりも精度が高いことが示され、LLMを微調整するための効率的で実用的なソリューションが提供される。
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