Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Sensitivity-Driven Expert Allocation Method in LoRA-MoE for Efficient Fine-Tuning

論文の概要: A Sensitivity-Driven Expert Allocation Method in LoRA-MoE for Efficient Fine-Tuning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06272v1
Date: Tue, 06 May 2025 13:22:46 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-13 20:21:48.727281
Title: A Sensitivity-Driven Expert Allocation Method in LoRA-MoE for Efficient Fine-Tuning
Title（参考訳）: LoRA-MoEにおける高効率微調整のための感度駆動型エキスパート配置法
Authors: Junzhou Xu, Boyu Diao,
Abstract要約: パラメータ感度のLoRA-SMoEに基づいて専門家数を割当てる手法を提案する。実験の結果,LoRA-SMoE手法はトレーニング可能なパラメータの数を減らしながらモデル性能を向上させることができることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6906005491572401
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: As deep learning models expand, the pre-training-fine-tuning paradigm has become the standard approach for handling various downstream tasks. However, shared parameters can lead to diminished performance when dealing with complex datasets involving multiple tasks. While introducing Mixture-of-Experts (MoE) methods has alleviated this issue to some extent, it also significantly increases the number of parameters required for fine-tuning and training time, introducing greater parameter redundancy. To address these challenges, we propose a method for allocating expert numbers based on parameter sensitivity LoRA-SMoE (A Sensitivity-Driven Expert Allocation Method in LoRA-MoE for Efficient Fine-Tuning). This method rapidly assesses the sensitivity of different tasks to parameters by sampling a small amount of data and using gradient information. It then adaptively allocates expert numbers within a given budget. The process maintains comparable memory consumption to LoRA (Low-Rank Adaptation) while ensuring an efficient and resource-friendly fine-tuning procedure. Experimental results demonstrate that compared to SOTA fine-tuning methods, our LoRA-SMoE approach can enhance model performance while reducing the number of trainable parameters. This significantly improves model performance in resource-constrained environments. Additionally, due to its efficient parameter sensitivity evaluation mechanism, LoRA-SMoE requires minimal computational overhead to optimize expert allocation, making it particularly suitable for scenarios with limited computational resources. All the code in this study will be made publicly available following the acceptance of the paper for publication. Source code is at https://github.com/EMLS-ICTCAS/LoRA-SMoE
Abstract（参考訳）: ディープラーニングモデルが拡大するにつれて、トレーニング済みの微調整パラダイムが、さまざまな下流タスクを扱う標準的なアプローチになっています。しかし、共有パラメータは、複数のタスクを含む複雑なデータセットを扱う際にパフォーマンスが低下する可能性がある。 Mixture-of-Experts (MoE) メソッドの導入によりこの問題はある程度緩和されているが、微調整やトレーニングに要するパラメータの数も大幅に増加し、パラメータの冗長性が向上した。これらの課題に対処するために,パラメータ感度のLoRA-SMoE(LoRA-MoEの高効率ファインチューニングのための感度駆動型エキスパート割当手法)に基づく専門家数を割当する手法を提案する。本手法は,少数のデータをサンプリングし,勾配情報を用いてパラメータに対する異なるタスクの感度を迅速に評価する。その後、特定の予算内に専門家の番号を適応的に割り当てる。このプロセスはLoRA(Low-Rank Adaptation)に匹敵するメモリ消費を維持しつつ、効率的でリソースフレンドリーな微調整手順を保証する。実験により,SOTAの微調整法と比較して,LoRA-SMoE法はトレーニング可能なパラメータの数を減らしながらモデル性能を向上させることができることがわかった。これにより、リソース制約のある環境でのモデル性能が大幅に向上する。さらに、パラメータ感度評価機構の効率的なため、LoRA-SMoEは専門家の割り当てを最適化するために最小限の計算オーバーヘッドを必要とするため、限られた計算資源を持つシナリオに特に適している。この研究のすべてのコードは、出版のための論文の受理後、公開されます。ソースコードはhttps://github.com/EMLS-ICTCAS/LoRA-SMoEにある。

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