論文の概要: Not All LoRA Parameters Are Essential: Insights on Inference Necessity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23360v1
• Date: Sun, 30 Mar 2025 08:33:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 19:35:57.082767
• Title: Not All LoRA Parameters Are Essential: Insights on Inference Necessity
• Title（参考訳）: すべてのLoRAパラメータが必須ではない:推論の必要性の考察
• Authors: Guanhua Chen, Yutong Yao, Ci-Jun Gao, Lidia S. Chao, Feng Wan, Derek F. Wong,
• Abstract要約: そこで本研究では,各LoRA層がモデルの性能に与える影響について検討する。 本稿では,LoRAで微調整された大規模言語モデルの性能を向上させるための,シンプルで効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.65493658174926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current research on LoRA primarily focuses on minimizing the number of fine-tuned parameters or optimizing its architecture. However, the necessity of all fine-tuned LoRA layers during inference remains underexplored. In this paper, we investigate the contribution of each LoRA layer to the model's ability to predict the ground truth and hypothesize that lower-layer LoRA modules play a more critical role in model reasoning and understanding. To address this, we propose a simple yet effective method to enhance the performance of large language models (LLMs) fine-tuned with LoRA. Specifically, we identify a ``boundary layer'' that distinguishes essential LoRA layers by analyzing a small set of validation samples. During inference, we drop all LoRA layers beyond this boundary. We evaluate our approach on three strong baselines across four widely-used text generation datasets. Our results demonstrate consistent and significant improvements, underscoring the effectiveness of selectively retaining critical LoRA layers during inference.
• Abstract（参考訳）: LoRAに関する現在の研究は、主に微調整パラメータの数を最小化し、アーキテクチャを最適化することに焦点を当てている。 しかし、推論中のすべての微調整されたLoRA層の必要性は未解明のままである。 本稿では,各LoRA層がモデルの基礎的真理を予測し,下層のLoRAモジュールがモデル推論および理解においてより重要な役割を果たすことを仮定する。 そこで本研究では,LoRAで微調整された大規模言語モデル(LLM)の性能を向上させるための,シンプルで効果的な手法を提案する。 具体的には,少数の検証サンプルを解析することにより,本質的なLoRA層を識別する'境界層'を同定する。 推論の間、私たちはすべてのLoRAレイヤをこの境界を越えて落とします。 提案手法は,広く使用されている4つのテキスト生成データセットにまたがる3つの強いベースラインに対して評価する。 この結果から,LRA層を選択的に保持する手法の有効性が示唆された。

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