論文の概要: LoRE-Merging: Exploring Low-Rank Estimation For Large Language Model Merging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.10749v1
• Date: Sat, 15 Feb 2025 10:18:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:16:17.371242
• Title: LoRE-Merging: Exploring Low-Rank Estimation For Large Language Model Merging
• Title（参考訳）: Lore-Merging: 大規模言語モデルのマージのための低ランク推定
• Authors: Zehua Liu, Han Wu, Yuxuan Yao, Ruifeng She, Xiongwei Han, Tao Zhong, Mingxuan Yuan,
• Abstract要約: 基本モデルであるtextscLoRE-Merging へのアクセスを必要とせず,タスクベクトルの低ランク推定に基づくモデルマージのための統一フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、細調整されたモデルからのタスクベクトルは、しばしば支配的な特異値の限られた数しか示さず、低ランク推定が干渉しにくくなるという観察に動機づけられている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.33844295243509
• License:
• Abstract: While most current approaches rely on further training techniques, such as fine-tuning or reinforcement learning, to enhance model capacities, model merging stands out for its ability of improving models without requiring any additional training. In this paper, we propose a unified framework for model merging based on low-rank estimation of task vectors without the need for access to the base model, named \textsc{LoRE-Merging}. Our approach is motivated by the observation that task vectors from fine-tuned models frequently exhibit a limited number of dominant singular values, making low-rank estimations less prone to interference. We implement the method by formulating the merging problem as an optimization problem. Extensive empirical experiments demonstrate the effectiveness of our framework in mitigating interference and preserving task-specific information, thereby advancing the state-of-the-art performance in model merging techniques.
• Abstract（参考訳）: 現在のほとんどのアプローチは、モデル能力を高めるために微調整や強化学習のようなさらなるトレーニング技術に依存しているが、モデルマージは追加のトレーニングを必要とせずにモデルを改善する能力で際立っている。 本稿では,タスクベクトルの低ランク推定に基づくモデルマージのための統一フレームワークを提案する。 我々のアプローチは、細調整されたモデルからのタスクベクトルは、しばしば支配的な特異値の限られた数しか示さず、低ランク推定が干渉しにくくなるという観察に動機づけられている。 マージ問題を最適化問題として定式化して実装する。 大規模な実験実験により, 干渉緩和とタスク固有情報保存におけるフレームワークの有効性が実証され, モデルマージ手法の最先端性能が向上した。

関連論文リスト

• SMILE: Zero-Shot Sparse Mixture of Low-Rank Experts Construction From Pre-Trained Foundation Models [85.67096251281191]
  我々は、ゼロショットスパースミクチャー(SMILE)と呼ばれるモデル融合に対する革新的なアプローチを提案する。 SMILEは、余分なデータやさらなるトレーニングなしに、ソースモデルをMoEモデルにアップスケーリングできる。 画像分類やテキスト生成タスクなど,さまざまなシナリオに対して,フル微調整とLoRA微調整を用いて広範な実験を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-19T17:32:15Z)
• FIARSE: Model-Heterogeneous Federated Learning via Importance-Aware Submodel Extraction [26.26211464623954]
  Federated Importance-Aware Submodel extract (FIARSE)は、モデルパラメータの重要性に基づいて、サブモデルを動的に調整する新しいアプローチである。 既存の研究と比較して,提案手法はサブモデル抽出の理論的基礎を提供する。 提案したFIARSEの優れた性能を示すため,様々なデータセットで大規模な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-28T04:10:11Z)
• Towards Stable Machine Learning Model Retraining via Slowly Varying Sequences [6.067007470552307]
  そこで本研究では,リトレーニングを繰り返して安定なモデル列を見つけるためのモデルに依存しないフレームワークを提案する。 最適モデルの復元が保証される混合整数最適化の定式化を開発する。 平均的に、予測力の2%の低下は、安定性の30%の改善につながることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-28T22:45:38Z)
• QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
  モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。 QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。 例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z)
• Consensus-Adaptive RANSAC [104.87576373187426]
  本稿では,パラメータ空間の探索を学習する新しいRANSACフレームワークを提案する。 注意機構は、ポイント・ツー・モデル残差のバッチで動作し、軽量のワンステップ・トランスフォーマーで見いだされたコンセンサスを考慮するために、ポイント・ツー・モデル推定状態を更新する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-26T08:25:46Z)
• When to Update Your Model: Constrained Model-based Reinforcement Learning [50.74369835934703]
  モデルベースRL(MBRL)の非遅延性能保証のための新規で一般的な理論スキームを提案する。 続いて導いた境界は、モデルシフトとパフォーマンス改善の関係を明らかにします。 さらなる例では、動的に変化する探索からの学習モデルが、最終的なリターンの恩恵をもたらすことが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-15T17:57:43Z)
• Sample-Efficient Reinforcement Learning via Conservative Model-Based Actor-Critic [67.00475077281212]
  モデルベース強化学習アルゴリズムは、モデルフリーのアルゴリズムよりもサンプル効率が高い。 本稿では,精度の高い学習モデルに強く依存することなく,高いサンプル効率を実現する新しい手法を提案する。 CMBACは,いくつかの課題に対して,サンプル効率の点で最先端のアプローチを著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-16T15:33:11Z)
• Sample Efficient Reinforcement Learning via Model-Ensemble Exploration and Exploitation [3.728946517493471]
  MEEEは楽観的な探索と重み付けによる搾取からなるモデルアンサンブル法である。 我々の手法は、特にサンプル複雑性において、他のモデルフリーおよびモデルベース最先端手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T07:18:20Z)
• Model-based Meta Reinforcement Learning using Graph Structured Surrogate Models [40.08137765886609]
  グラフ構造化サーロゲートモデル (GSSM) と呼ばれるモデルが, 環境ダイナミクス予測における最先端の手法を上回っていることを示した。 当社のアプローチでは,テスト時間ポリシの勾配最適化を回避して,デプロイメント中の高速実行を実現しつつ,高いリターンを得ることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T17:21:55Z)
• On the model-based stochastic value gradient for continuous reinforcement learning [50.085645237597056]
  モデルベースエージェントは,サンプル効率と最終報酬の両方の観点から,最先端のモデルフリーエージェントより優れていることを示す。 以上の結果から,モデルに基づく政策評価がより注目に値することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-28T17:58:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。