論文の概要: ElaLoRA: Elastic & Learnable Low-Rank Adaptation for Efficient Model Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00254v1
• Date: Mon, 31 Mar 2025 21:58:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:26:11.142733
• Title: ElaLoRA: Elastic & Learnable Low-Rank Adaptation for Efficient Model Fine-Tuning
• Title（参考訳）: ElaLoRA: 効率的なモデルファインチューニングのための弾力的で学習可能な低ランク適応
• Authors: Huandong Chang, Zicheng Ma, Mingyuan Ma, Zhenting Qi, Andrew Sabot, Hong Jiang, H. T. Kung,
• Abstract要約: ElaLoRA は適応的な低ランク適応フレームワークであり、勾配依存の重要度スコアに基づいて動的に順応し、ランクを拡大する。 ElaLoRAは、異なるパラメータ予算で既存のPEFTメソッドを一貫して上回っている。 原則的かつ適応的なランク割り当て機構を導入することで、ElaLoRAはスケーラブルで効率的な微調整ソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.657174308208715
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• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) has become a widely adopted technique for fine-tuning large-scale pre-trained models with minimal parameter updates. However, existing methods rely on fixed ranks or focus solely on either rank pruning or expansion, failing to adapt ranks dynamically to match the importance of different layers during training. In this work, we propose ElaLoRA, an adaptive low-rank adaptation framework that dynamically prunes and expands ranks based on gradient-derived importance scores. To the best of our knowledge, ElaLoRA is the first method that enables both rank pruning and expansion during fine-tuning. Experiments across multiple benchmarks demonstrate that ElaLoRA consistently outperforms existing PEFT methods across different parameter budgets. Furthermore, our studies validate that layers receiving higher rank allocations contribute more significantly to model performance, providing theoretical justification for our adaptive strategy. By introducing a principled and adaptive rank allocation mechanism, ElaLoRA offers a scalable and efficient fine-tuning solution, particularly suited for resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) は、パラメータの更新を最小限にした大規模事前学習モデルに広く採用されている技術である。 しかし、既存の手法は一定の位階に依存したり、位階の刈り上げや拡大にのみ焦点を合わせ、訓練中に異なる層の重要性に合わせるために動的に位階を適応させることができなかった。 本研究では,適応型低ランク適応フレームワークであるElaLoRAを提案する。 我々の知る限りでは、ElaLoRAは、微調整中にランクプルーニングと展開の両方を可能にする最初の方法である。 複数のベンチマークによる実験により、ElaLoRAは様々なパラメータ予算で既存のPEFTメソッドを一貫して上回っていることが示されている。 さらに,高階配置を受ける層がモデル性能に大きく寄与し,適応戦略の理論的正当化が期待できることを示す。 原則的かつ適応的なランク割り当て機構を導入することで、ElaLoRAはスケーラブルで効率的な微調整ソリューションを提供する。

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