論文の概要: CoLA: Collaborative Low-Rank Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15471v1
• Date: Wed, 21 May 2025 12:46:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.644556
• Title: CoLA: Collaborative Low-Rank Adaptation
• Title（参考訳）: CoLA: コラボレーションによる低ランク適応
• Authors: Yiyun Zhou, Chang Yao, Jingyuan Chen,
• Abstract要約: 特定のタスクに対する事前学習モデルの微調整は、高い性能を達成するが、計算的に高価で非効率である。 LoRAは特に有効であることが証明されているが、マルチタスクシナリオへの応用はタスク間の干渉によって制限されている。 我々は、より柔軟なLoRAアーキテクチャと3つの協調戦略であるCoLAを提案し、$A$と$B$の間の量的関係をよりよく活用することでパフォーマンスを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.421904493396495
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The scaling law of Large Language Models (LLMs) reveals a power-law relationship, showing diminishing return on performance as model scale increases. While training LLMs from scratch is resource-intensive, fine-tuning a pre-trained model for specific tasks has become a practical alternative. Full fine-tuning (FFT) achieves strong performance; however, it is computationally expensive and inefficient. Parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods, like LoRA, have been proposed to address these challenges by freezing the pre-trained model and adding lightweight task-specific modules. LoRA, in particular, has proven effective, but its application to multi-task scenarios is limited by interference between tasks. Recent approaches, such as Mixture-of-Experts (MOE) and asymmetric LoRA, have aimed to mitigate these issues but still struggle with sample scarcity and noise interference due to their fixed structure. In response, we propose CoLA, a more flexible LoRA architecture with an efficient initialization scheme, and introduces three collaborative strategies to enhance performance by better utilizing the quantitative relationships between matrices $A$ and $B$. Our experiments demonstrate the effectiveness and robustness of CoLA, outperforming existing PEFT methods, especially in low-sample scenarios. Our data and code are fully publicly available at https://github.com/zyy-2001/CoLA.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)のスケーリング法則は、モデルスケールが増加するにつれてパフォーマンスが低下することを示す。 ゼロからLLMを訓練することは資源集約的であるが、特定のタスクのために事前訓練されたモデルを微調整することは現実的な代替手段となっている。 完全微調整(FFT)は高い性能を達成するが、計算コストが高く非効率である。 LoRAのようなパラメータ効率のよい微細チューニング(PEFT)手法は、事前学習されたモデルを凍結し、軽量なタスク固有モジュールを追加することでこれらの課題に対処するために提案されている。 LoRAは特に有効であることが証明されているが、マルチタスクシナリオへの応用はタスク間の干渉によって制限されている。 近年,Mixture-of-Experts (MOE) や非対称なLoRAといった手法は,これらの問題を緩和することを目的としている。 そこで我々は,効率的な初期化方式を備えたより柔軟なLoRAアーキテクチャであるCoLAを提案し,行列の量的関係を$A$と$B$でよりよく活用することにより,性能を向上させるための3つの協調戦略を提案する。 実験では,CoLAの有効性とロバスト性を実証し,特に低サンプルシナリオにおいて既存のPEFT法より優れていることを示した。 私たちのデータとコードはhttps://github.com/zyy-2001/CoLA.comで公開されています。

関連論文リスト

• Communication-Efficient Wireless Federated Fine-Tuning for Large-Scale AI Models [13.742950928229078]
  Low-Rank Adaptation (LoRA) は、完全に微調整された大型モデルではなく、コンパクトで低ランクな行列を訓練することでこれらの問題に対処する。 本稿では,学習性能と通信効率の両方を最適化する無線フェデレーションLoRAファインチューニングフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-01T06:15:38Z)
• Reward-Guided Speculative Decoding for Efficient LLM Reasoning [80.55186052123196]
  Reward-Guided Speculative Decoding (RSD)は,大規模言語モデル(LLM)における推論の効率向上を目的とした新しいフレームワークである。 RSDは、厳密な偏りを強制する既存の投機的復号法とは対照的に、制御されたバイアスをハイリワード出力の優先順位付けに取り入れている。 RSDは,対象モデルのみでの復号化に対して,高い効率向上を実現し,並列復号法よりも高い精度を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-31T17:19:57Z)
• LoRA-FAIR: Federated LoRA Fine-Tuning with Aggregation and Initialization Refinement [5.162783756846019]
  ファンデーションモデル(FM)は、タスク固有の微調整によって、多様なタスクにまたがる強力なパフォーマンスを実現する。 低ランク適応 (LoRA) のようなローランク適応 (LoRA) 手法は、少ないパラメータをチューニングするための低ランク行列を導入することで、このコストを削減する。 LoRA-FAIRは計算と通信の効率を維持し、最先端の手法よりも優れた性能が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-22T14:19:01Z)
• Less is More: Extreme Gradient Boost Rank-1 Adaption for Efficient Finetuning of LLMs [75.11449420928139]
  微調整型大規模言語モデル(LLM)は、訓練済みモデルを下流タスクに適応させる上で重要な技術となっている。 Low-Rank Adaptation (LoRA) は有望な解決法として登場したが、低ランク適応の実用性能と理論的最適性の間にはギャップがある。 本稿では,このギャップを埋める新しいフレームワークであるeXtreme Gradient Boosting LoRAを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T17:07:13Z)
• Balancing LoRA Performance and Efficiency with Simple Shard Sharing [8.827921242078883]
  textbfOptimal textbfShard textbfIntegration in textbfLoRAは、単純なシャード共有機構を通じて、このトレードオフに対処する新しいPEFTアプローチである。 Fossilsは、標準的なLoRAと、その顕著な変種を、モデルパフォーマンスメトリクスと計算効率の両方で大幅に上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-19T10:26:42Z)
• BA-LoRA: Bias-Alleviating Low-Rank Adaptation to Mitigate Catastrophic Inheritance in Large Language Models [13.660511750245245]
  この研究は、バイアス継承に対抗するために設計された新しいPEFT法であるBias-Alleviating Low-Rank Adaptation (BA-LoRA)を導入している。 BA-LoRAは、(1)整合正則化器、(2)多様性正則化器、(3)特異値分解正則化器の3つの異なる正則化項を含む。 その結果、BA-LoRAはLoRAとその最先端の変種よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T16:13:26Z)
• Tensor Train Low-rank Approximation (TT-LoRA): Democratizing AI with Accelerated LLMs [1.5503410315996757]
  大規模言語モデル(LLM)は、幅広い自然言語処理(NLP)タスクで顕著な機能を示している。 しかし、LLMの複雑さはますます増大し、膨大な計算資源を必要としている。 本稿では,新しいパラメータ効率細調整(PEFT)手法であるTrain Low-Rank Approximation (TT-LoRA)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-02T04:45:58Z)
• SPP: Sparsity-Preserved Parameter-Efficient Fine-Tuning for Large Language Models [53.638791265113625]
  空間保存型大規模言語モデルのための効率的な微調整法 コードはhttps://github.com/Lucky-Lance/SPP.comで公開される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-25T04:55:27Z)
• Towards Efficient LLM Grounding for Embodied Multi-Agent Collaboration [70.09561665520043]
  本稿では,多エージェント協調のための新しいフレームワークを提案する。これは,効率的な自己調整のための強化アドバンテージフィードバック(Reinforced Advantage feedback, ReAd)を導入する。 強化学習における重み付き回帰を多エージェントシステムに拡張して理論的解析を行う。 Over-AIと難解なRoCoBenchの実験は、ReAdが成功率のベースラインを超え、エージェントの相互作用ステップを著しく減少させることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T08:33:19Z)
• PYRA: Parallel Yielding Re-Activation for Training-Inference Efficient Task Adaptation [61.57833648734164]
  本稿では, PYRA(Parallel Yielding Re-Activation)法を提案する。 PYRAは低圧縮率と高圧縮率の両方で競合する全ての手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-14T09:06:49Z)
• Boosting Inference Efficiency: Unleashing the Power of Parameter-Shared Pre-trained Language Models [109.06052781040916]
  本稿ではパラメータ共有言語モデルの推論効率を向上させる手法を提案する。 また、完全あるいは部分的に共有されたモデルにつながる単純な事前学習手法を提案する。 その結果,本手法が自己回帰的および自己符号化的PLMに与える影響が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T15:13:58Z)
• BYOM: Building Your Own Multi-Task Model For Free [69.63765907216442]
  BYOM-FFTは完全微調整モデルのマージ用であり、BYOM-LoRAはLoRA微調整モデルのマージ用である。 コンピュータビジョンと自然言語処理タスクの実験により、提案手法は既存のマージ手法よりも大きなマージ率で優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-03T08:39:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。