論文の概要: LoRA-MGPO: Mitigating Double Descent in Low-Rank Adaptation via Momentum-Guided Perturbation Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.14538v3
• Date: Fri, 26 Sep 2025 03:04:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-29 16:35:18.812112
• Title: LoRA-MGPO: Mitigating Double Descent in Low-Rank Adaptation via Momentum-Guided Perturbation Optimization
• Title（参考訳）: LoRA-MGPO: Momentum-Guided Perturbation Optimization による低域適応における二重発振の軽減
• Authors: Yupeng Chang, Chenlu Guo, Yi Chang, Yuan Wu,
• Abstract要約: LoRA-MGPO は Momentum-Guided Perurbation Optimization (MGPO) を組み込んだフレームワークである。 MGPOは勾配状態から運動量ベクトルを誘導する運動力学を安定化させる。 実験の結果, LoRA-MGPO は LoRA や他のPEFT 法よりも優れた性能を発揮することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.360816770124874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter-efficient fine-tuning (PEFT), particularly Low-Rank Adaptation (LoRA), adapts large language models (LLMs) by training only a small fraction of parameters. However, as the rank of the low-rank matrices used for adaptation increases, LoRA often exhibits an unstable "double descent" phenomenon, characterized by transient divergence in the training loss, which delays convergence and impairs generalization by causing instability due to the attraction to sharp local minima. To address this, we introduce LoRA-MGPO, a framework that incorporates Momentum-Guided Perturbation Optimization (MGPO). MGPO stabilizes training dynamics by mitigating the double descent phenomenon and guiding weight perturbations using momentum vectors from the optimizer's state, thus avoiding dual gradient computations. Additionally, an adaptive normalization scheme scales the magnitude of perturbations based on an exponential moving average (EMA) of gradient norms, further enhancing stability. While EMA controls the magnitude of the perturbations, MGPO guides their direction, ensuring a more stable optimization trajectory. Experiments on a suite of natural language understanding and generation benchmarks show that LoRA-MGPO consistently achieves superior performance over LoRA and other PEFT methods. The analysis indicates that LoRA-MGPO leads to smoother loss curves, faster convergence, and improved generalization by stabilizing the training process and mitigating the attraction to sharp minima.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率のよい微調整(PEFT)、特にローランド適応(LoRA)は、少数のパラメータのみをトレーニングすることで、大きな言語モデル(LLM)に適応する。 しかし、適応に使用される低ランク行列のランクが上昇するにつれて、LoRAはしばしば不安定な「二重降下」現象を示し、訓練損失の過渡的なばらつきによって特徴付けられる。 そこで本研究では,Momentum-Guided Perturbation Optimization (MGPO) を組み込んだフレームワークであるLoRA-MGPOを紹介する。 MGPOは、双発現象を緩和し、オプティマイザ状態からの運動量ベクトルを用いた重み摂動を誘導することにより、トレーニングダイナミクスを安定化し、二重勾配計算を避ける。 さらに、適応正規化スキームは勾配ノルムの指数移動平均(EMA)に基づいて摂動の大きさをスケールし、安定性をさらに向上する。 EMAは摂動の大きさを制御するが、MGPOはその方向を案内し、より安定した最適化軌道を確実にする。 自然言語理解および生成ベンチマークの一連の実験により、LoRA-MGPOは、LoRAや他のPEFTメソッドよりも一貫して優れた性能を発揮することが示された。 解析の結果,LoRA-MGPOはよりスムーズな損失曲線を導出し,より早く収束し,トレーニングプロセスを安定化し,アトラクションを鋭いミニマに緩和することで一般化した。

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