Fugu-MT 論文翻訳(概要): RaSA: Rank-Sharing Low-Rank Adaptation

論文の概要: RaSA: Rank-Sharing Low-Rank Adaptation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12576v1
Date: Sun, 16 Mar 2025 17:16:36 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.98674
Title: RaSA: Rank-Sharing Low-Rank Adaptation
Title（参考訳）: RaSA:ランク共有低ランク適応
Authors: Zhiwei He, Zhaopeng Tu, Xing Wang, Xingyu Chen, Zhijie Wang, Jiahao Xu, Tian Liang, Wenxiang Jiao, Zhuosheng Zhang, Rui Wang,
Abstract要約: 低ランク適応(LoRA)は大規模言語モデル(LLM)のパラメータ効率の高い微調整に顕著に用いられている。階層間の部分的なランク共有を活用することで,LoRAの表現能力を高める革新的な拡張であるRan-Sharing Low-Rank Adaptation (RaSA)を導入する。我々の理論的根拠と実証的なアプローチは、RaSAがLoRAの中核的な利点を維持しているだけでなく、挑戦的なコードや数学タスクのパフォーマンスを大幅に向上していることを示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 67.40422142257091
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Low-rank adaptation (LoRA) has been prominently employed for parameter-efficient fine-tuning of large language models (LLMs). However, the limited expressive capacity of LoRA, stemming from the low-rank constraint, has been recognized as a bottleneck, particularly in rigorous tasks like code generation and mathematical reasoning. To address this limitation, we introduce Rank-Sharing Low-Rank Adaptation (RaSA), an innovative extension that enhances the expressive capacity of LoRA by leveraging partial rank sharing across layers. By forming a shared rank pool and applying layer-specific weighting, RaSA effectively increases the number of ranks without augmenting parameter overhead. Our theoretically grounded and empirically validated approach demonstrates that RaSA not only maintains the core advantages of LoRA but also significantly boosts performance in challenging code and math tasks. Code, data and scripts are available at: https://github.com/zwhe99/RaSA.
Abstract（参考訳）: 低ランク適応(LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)のパラメータ効率の高い微調整に顕著に用いられている。しかし、ローランク制約に由来するLoRAの限られた表現能力は、特にコード生成や数学的推論のような厳密なタスクにおいてボトルネックとして認識されている。この制限に対処するために、階層間の部分的なランク共有を活用することで、LoRAの表現能力を高める革新的な拡張であるRange-Sharing Low-Rank Adaptation (RaSA)を導入する。共有ランクプールを形成し、層固有の重み付けを適用することにより、RaSAはパラメータのオーバーヘッドを増大させることなく、効果的にランク数を増やすことができる。我々の理論的根拠と実証的なアプローチは、RaSAがLoRAの中核的な利点を維持しているだけでなく、挑戦的なコードや数学タスクのパフォーマンスを大幅に向上していることを示している。コード、データ、スクリプトは、https://github.com/zwhe99/RaSA.comで入手できる。

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