論文の概要: RefLoRA: Refactored Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning of Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.18877v1
• Date: Sat, 24 May 2025 21:33:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.714516
• Title: RefLoRA: Refactored Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning of Large Models
• Title（参考訳）: RefLoRA:大規模モデルの効率的な微調整のためのリファクタリングされた低ランク適応
• Authors: Yilang Zhang, Bingcong Li, Georgios B. Giannakis,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、事前訓練された重み行列の低次元部分空間を更新することにより、微調整された大型モデルの計算およびメモリオーバーヘッドを下げる。 本稿では、損失の上限を最小化するステップ毎の最適低ランク因子化について述べる。 結果として得られた低ランク適応(RefLoRA)法は、一貫した重量とバランスの取れた重量の更新とともに、より平坦な損失景観を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.656014609027494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) lowers the computational and memory overhead of fine-tuning large models by updating a low-dimensional subspace of the pre-trained weight matrix. Albeit efficient, LoRA exhibits suboptimal convergence and noticeable performance degradation, due to inconsistent and imbalanced weight updates induced by its nonunique low-rank factorizations. To overcome these limitations, this article identifies the optimal low-rank factorization per step that minimizes an upper bound on the loss. The resultant refactored low-rank adaptation (RefLoRA) method promotes a flatter loss landscape, along with consistent and balanced weight updates, thus speeding up stable convergence. Extensive experiments evaluate RefLoRA on natural language understanding, and commonsense reasoning tasks with popular large language models including DeBERTaV3, LLaMA-7B, LLaMA2-7B and LLaMA3-8B. The numerical tests corroborate that RefLoRA converges faster, outperforms various benchmarks, and enjoys negligible computational overhead compared to state-of-the-art LoRA variants.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、事前訓練された重み行列の低次元部分空間を更新することにより、微調整された大型モデルの計算およびメモリオーバーヘッドを下げる。 効率的ではあるが、LoRAは非特異な低ランク分解によって引き起こされる不整合および不均衡な重み更新により、最適収束と顕著な性能劣化を示す。 これらの制限を克服するために、この論文は損失の上限を最小化するステップ毎の最適低ランク分解を特定する。 結果として、リファクタリングされた低ランク適応(RefLoRA)法は、一貫性とバランスの取れた重量の更新とともに、より平坦な損失景観を促進し、安定した収束を加速する。 DeBERTaV3, LLaMA-7B, LLaMA2-7B, LLaMA3-8Bなど, 一般的な大言語モデルを用いたRefLoRAの評価を行った。 数値テストでは、RefLoRAはより高速に収束し、様々なベンチマークを上回り、最先端のLoRAよりも計算オーバーヘッドが無視できる。

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