Fugu-MT 論文翻訳(概要): LoRA Is Slower Than You Think

論文の概要: LoRA Is Slower Than You Think

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08833v1
Date: Sun, 06 Jul 2025 08:36:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-15 20:53:35.124874
Title: LoRA Is Slower Than You Think
Title（参考訳）: LoRAは思ったより遅い
Authors: Seokmin Ko,
Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)において最も広く使われている技術の一つである。少数のトレーニング可能な低ランク重量行列を導入することで、LoRAは更新される必要のあるパラメータの数を大幅に削減する。 LoRAは、すべてのモデルアーキテクチャやトレーニング設定に対して、一貫してスピード改善を提供していません。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) is one of the most widely used techniques for fine-tuning large language models (LLMs). By introducing a small number of trainable low-rank weight matrices, LoRA substantially reduces the number of parameters that need to be updated, offering significant advantages in memory consumption and computational efficiency compared to full fine-tuning. However, we observed that LoRA does not consistently provide speed improvements across all model architectures and training setups. Motivated by this inconsistency, we conduct a comprehensive analysis of LoRA's performance and investigate the underlying factors limiting its speedup. Based on our findings, we propose several methods for more efficient fine-tuning of LLMs. We empirically evaluate these methods and compare them to LoRA, demonstrating that our approach achieves comparable or superior performance while delivering more consistent training speed improvements. Our work offers valuable insights and practical guidelines for practitioners seeking to optimize LLM fine-tuning under resource constraints.
Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA)は、大規模言語モデル(LLM)において最も広く使われている技術の一つである。少数のトレーニング可能な低ランク重量行列を導入することで、LoRAは更新が必要なパラメータの数を大幅に削減し、完全な微調整に比べてメモリ消費と計算効率に大きな利点をもたらす。しかし、我々はLoRAがすべてのモデルアーキテクチャとトレーニング設定を横断するスピード改善を提供していないことを観察した。この不整合によって、我々はLoRAの性能を包括的に分析し、そのスピードアップを制限する要因について検討する。そこで本研究では,LLMのより効率的な微調整法を提案する。我々はこれらの手法を実証的に評価し、LoRAと比較し、我々のアプローチがより一貫性のあるトレーニング速度の向上を提供しながら、同等または優れたパフォーマンスを達成することを実証した。我々の研究は、資源制約下でのLLM微調整を最適化しようとする実践者に対して、貴重な洞察と実践的ガイドラインを提供する。

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