論文の概要: HSplitLoRA: A Heterogeneous Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02795v1
• Date: Mon, 05 May 2025 17:09:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.752235
• Title: HSplitLoRA: A Heterogeneous Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models
• Title（参考訳）: HSplitLoRA:大規模言語モデルのための不均一なスプリットパラメータ効率の良いファインチューニングフレームワーク
• Authors: Zheng Lin, Yuxin Zhang, Zhe Chen, Zihan Fang, Xianhao Chen, Praneeth Vepakomma, Wei Ni, Jun Luo, Yue Gao,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理領域などに革命をもたらし、目覚ましいブレークスルーを達成した。 膨大なパラメータサイズのため、様々な下流タスクのためのプライベートデータでこれらのモデルを微調整することが主流になっている。 本研究では,分割学習(SL)と低ランク適応(LoRA)に基づくフレームワークであるHSplitLoRAを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.345920952847752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large language models (LLMs) have achieved remarkable breakthroughs, revolutionizing the natural language processing domain and beyond. Due to immense parameter sizes, fine-tuning these models with private data for diverse downstream tasks has become mainstream. Though federated learning (FL) offers a promising solution for fine-tuning LLMs without sharing raw data, substantial computing costs hinder its democratization. Moreover, in real-world scenarios, private client devices often possess heterogeneous computing resources, further complicating LLM fine-tuning. To combat these challenges, we propose HSplitLoRA, a heterogeneous parameter-efficient fine-tuning (PEFT) framework built on split learning (SL) and low-rank adaptation (LoRA) fine-tuning, for efficiently fine-tuning LLMs on heterogeneous client devices. HSplitLoRA first identifies important weights based on their contributions to LLM training. It then dynamically configures the decomposition ranks of LoRA adapters for selected weights and determines the model split point according to varying computing budgets of client devices. Finally, a noise-free adapter aggregation mechanism is devised to support heterogeneous adapter aggregation without introducing noise. Extensive experiments demonstrate that HSplitLoRA outperforms state-of-the-art benchmarks in training accuracy and convergence speed.
• Abstract（参考訳）: 近年,大規模言語モデル (LLM) が目覚ましいブレークスルーを達成し,自然言語処理領域に革命をもたらした。 膨大なパラメータサイズのため、様々な下流タスクのためのプライベートデータでこれらのモデルを微調整することが主流になっている。 FL(Federated Learning)は、生データを共有せずに微調整のLLMに対して有望なソリューションを提供するが、かなりの計算コストは、その民主化を妨げている。 さらに、実世界のシナリオでは、プライベートクライアントデバイスは、しばしば異種コンピューティングリソースを持ち、LLMの微調整をさらに複雑にする。 これらの課題に対処するために,分割学習(SL)と低ランク適応(LoRA)ファインチューニングを基盤としたヘテロジニアスパラメータ効率(PEFT)フレームワークであるHSplitLoRAを提案する。 HSplitLoRAはまず、LLMトレーニングへの貢献に基づいて、重要なウェイトを識別する。 次に、選択した重みに対するLoRAアダプタの分解ランクを動的に設定し、クライアントデバイスの様々な計算予算に応じてモデル分割点を決定する。 最後に、ノイズを発生させることなく不均一なアダプタアグリゲーションをサポートするために、ノイズフリーアダプタアグリゲーション機構を考案した。 大規模な実験により、HSplitLoRAはトレーニング精度と収束速度において最先端のベンチマークより優れていることが示された。

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