論文の概要: MetaLoRA: Tensor-Enhanced Adaptive Low-Rank Fine-tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.00460v1
• Date: Tue, 01 Apr 2025 06:34:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-03 13:24:09.870622
• Title: MetaLoRA: Tensor-Enhanced Adaptive Low-Rank Fine-tuning
• Title（参考訳）: MetaLoRA: テンソル強化型適応型低ランク微調整
• Authors: Maolin Wang, Xiangyu Zhao,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA) は有望なパラメータ効率の微調整法として登場した。 現在のLoRAの変種は、動的パラメータ調整とメタ学習能力の重要性を克服しながら、一般的なパラメータの削減に重点を置いている。 本研究は,タスク関係をモデル化するためのLoRA生成手法を提案し,新しいパラメータ効率適応フレームワークであるMetaLoRAを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.735592086378194
• License:
• Abstract: There has been a significant increase in the deployment of neural network models, presenting substantial challenges in model adaptation and fine-tuning. Efficient adaptation is crucial in maintaining model performance across diverse tasks and domains. While Low-Rank Adaptation (LoRA) has emerged as a promising parameter-efficient fine-tuning method, its fixed parameter nature limits its ability to handle dynamic task requirements effectively. Adapting models to new tasks can be challenging due to the need for extensive fine-tuning. Current LoRA variants primarily focus on general parameter reduction while overlooking the importance of dynamic parameter adjustment and meta-learning capabilities. Moreover, existing approaches mainly address static adaptations, neglecting the potential benefits of task-aware parameter generation in handling diverse task distributions. To address these limitations, this Ph.D. research proposes a LoRA generation approach to model task relationships and introduces MetaLoRA, a novel parameter-efficient adaptation framework incorporating meta-learning principles. This work develops a comprehensive architecture that integrates meta-parameter generation with adaptive low-rank decomposition, enabling efficient handling of both task-specific and task-agnostic features. MetaLoRA accurately captures task patterns by incorporating meta-learning mechanisms and dynamic parameter adjustment strategies. To our knowledge, this research represents the first attempt to provide a meta-learning enhanced LoRA variant, offering improved adaptation capability while maintaining computational efficiency in model fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークモデルの展開が大幅に増加し、モデル適応と微調整において大きな課題が提示された。 効率的な適応は、さまざまなタスクやドメインにわたるモデルパフォーマンスを維持する上で不可欠です。 Low-Rank Adaptation (LoRA) は有望なパラメータ効率の微調整法として登場したが、その固定パラメータ特性は動的タスク要求を効果的に処理する能力を制限している。 広範囲な微調整を必要とするため、新しいタスクにモデルを適用することは難しい。 現在のLoRAの変種は、動的パラメータ調整とメタ学習能力の重要性を克服しながら、一般的なパラメータの削減に重点を置いている。 さらに,タスク分散処理におけるタスク認識パラメータ生成の潜在的なメリットを無視して,静的適応を主眼とする既存手法が提案されている。 これらの制約に対処するため、このPh.D. Researchはタスク関係をモデル化するためのLoRA生成手法を提案し、メタ学習原則を取り入れた新しいパラメータ効率適応フレームワークであるMetaLoRAを紹介した。 本研究は,メタパラメータ生成と適応型低ランク分解を統合した包括的アーキテクチャを構築し,タスク固有の機能とタスクに依存しない機能の両方を効率的に扱えるようにした。 MetaLoRAは、メタ学習機構と動的パラメータ調整戦略を組み込むことで、タスクパターンを正確にキャプチャする。 本研究は,モデル微調整における計算効率を維持しつつ,適応性を向上したメタラーニング拡張 LoRA バリアントを提供する最初の試みである。

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