論文の概要: Hyper Compressed Fine-Tuning of Large Foundation Models with Quantum Inspired Adapters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06916v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 13:06:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:29.137881
• Title: Hyper Compressed Fine-Tuning of Large Foundation Models with Quantum Inspired Adapters
• Title（参考訳）: 量子誘導型アダプタを用いた大規模基礎モデルの超圧縮微調整
• Authors: Snehal Raj, Brian Coyle,
• Abstract要約: emphQuantum-Inspired Adaptersは、量子機械学習文学のハミング級量子回路にインスパイアされたPEFTアプローチである。 提案するアダプタは,ベンチマークデータセットに大規模言語モデルと大規模視覚変換器を適用して検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Fine-tuning pre-trained large foundation models for specific tasks has become increasingly challenging due to the computational and storage demands associated with full parameter updates. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods address this issue by updating only a small subset of model parameters using adapter modules. In this work, we propose \emph{Quantum-Inspired Adapters}, a PEFT approach inspired by Hamming-weight preserving quantum circuits from quantum machine learning literature. These models can be both expressive and parameter-efficient by operating in a combinatorially large space while simultaneously preserving orthogonality in weight parameters. We test our proposed adapters by adapting large language models and large vision transformers on benchmark datasets. Our method can achieve 99.2\% of the performance of existing fine-tuning methods such LoRA with a 44x parameter compression on language understanding datasets like GLUE and VTAB. Compared to existing orthogonal fine-tuning methods such as OFT or BOFT, we achieve 98\% relative performance with 25x fewer parameters. This demonstrates competitive performance paired with a significant reduction in trainable parameters. Through ablation studies, we determine that combining multiple Hamming-weight orders with orthogonality and matrix compounding are essential for performant fine-tuning. Our findings suggest that Quantum-Inspired Adapters offer a promising direction for efficient adaptation of language and vision models in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 特定のタスクのための微調整済みの大規模基盤モデルは、完全なパラメータ更新に伴う計算と記憶の要求により、ますます困難になっている。 パラメータ効率の良いファインチューニング(PEFT)メソッドは、アダプタモジュールを使用してモデルパラメータの小さなサブセットだけを更新することでこの問題に対処する。 本研究では,量子機械学習文献からのハミング重保存量子回路にインスパイアされたPEFTアプローチである \emph{Quantum-Inspired Adapters} を提案する。 これらのモデルは、重みパラメータの直交性を同時に保ちながら、組合せ的に大きな空間で操作することで、表現的かつパラメータ効率が良い。 提案するアダプタは,ベンチマークデータセットに大規模言語モデルと大規模視覚変換器を適用して検証する。 本手法は,GLUEやVTABなどの言語理解データセット上で,44倍のパラメータ圧縮を施したLoRAのような既存の微調整手法の性能の99.2\%を達成することができる。 従来の直交微調整法であるOFTやBOFTと比較して,パラメータを25倍少なくして98 %の性能を実現した。 これは、トレーニング可能なパラメータが大幅に削減された競合性能を示す。 アブレーション研究を通じて、複数のハミング級数と直交性および行列合成を組み合わせることが、パフォーマンスの微調整に不可欠であると判断する。 この結果から,Quantum-Inspired Adaptersは,資源制約環境における言語と視覚モデルの効率的な適応に向けて,有望な方向性を示すことが示唆された。

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