論文の概要: GoRA: Gradient-driven Adaptive Low Rank Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12171v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 10:33:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:09:31.563234
• Title: GoRA: Gradient-driven Adaptive Low Rank Adaptation
• Title（参考訳）: GoRA: グラディエント駆動の適応的低ランク適応
• Authors: Haonan He, Peng Ye, Yuchen Ren, Yuan Yuan, Lei Chen,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA) は、大規模言語モデルを効率的に微調整するための重要な手法である。 そこで,GoRA (Gradient-driven Adaptive Low Rank Adaptation) を導入する。 GoRAは、LoRAの高ユーザビリティと効率を保ちながら、パフォーマンスを著しく向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.937225965088963
• License:
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) is a crucial method for efficiently fine-tuning pretrained large language models (LLMs), with its performance largely influenced by two key factors: rank and initialization strategy. Numerous LoRA variants have been proposed to enhance its performance by addressing these factors. However, these variants often compromise LoRA's usability or efficiency. In this paper, we analyze the fundamental limitations of existing methods and introduce a novel approach, GoRA (Gradient-driven Adaptive Low Rank Adaptation), which adaptively assigns ranks and initializes weights for low-rank adapters simultaneously based on gradient information. Extensive experimental results demonstrate that GoRA significantly improves performance while preserving the high usability and efficiency of LoRA. On the T5 model fine-tuned for the GLUE benchmark, GoRA achieves a 5.88-point improvement over LoRA and slightly surpasses full fine-tuning. Similarly, on the Llama3.1-8B-Base model fine-tuned for GSM8k tasks, GoRA outperforms LoRA with a 5.13-point improvement and exceeds full fine-tuning in high-rank settings by a margin of 2.05 points.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) は、訓練済みの大規模言語モデル(LLM)を効率的に微調整するための重要な手法であり、その性能はランクと初期化戦略の2つの重要な要素に大きく影響されている。 これらの要因に対処して性能を向上させるために,多数の LoRA 変種が提案されている。 しかし、これらのバリエーションはしばしばLoRAのユーザビリティや効率を損なう。 本稿では,既存の手法の基本的制約を解析し,勾配情報に基づいてランクを適応的に割り当て,ウェイトを初期化するGoRA(Gradient-driven Adaptive Low Rank Adaptation)を提案する。 広汎な実験結果から,GoRAはLoRAの高ユーザビリティと効率を保ちながら,性能を著しく向上することが示された。 GLUEベンチマークのために微調整されたT5モデルでは、GoRAはLoRAよりも5.88ポイント改善され、完全な微調整をわずかに上回っている。 同様に、GSM8kタスク用に微調整されたLlama3.1-8B-Baseモデルでは、GoRAは5.13ポイントの改善でLoRAより優れ、ハイランク設定での完全な微調整を2.05ポイント上回っている。

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