論文の概要: Data Efficient Adaptation in Large Language Models via Continuous Low-Rank Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18942v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 02:37:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:10.420487
• Title: Data Efficient Adaptation in Large Language Models via Continuous Low-Rank Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 連続低ランクファインチューニングによる大規模言語モデルのデータ適応
• Authors: Xiao Han, Zimo Zhao, Wanyu Wang, Maolin Wang, Zitao Liu, Yi Chang, Xiangyu Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,ローランド適応(LoRA)と連続的な微調整戦略を統合する新しいフレームワークであるtextbfを提案する。 15の多様なデータセットの実験は、DEALがベースラインメソッドを一貫して上回っていることを示している。 これらの結果は,大規模言語モデルにおける継続的適応に向けた我々のアプローチの可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.343514432589586
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advancements in Large Language Models (LLMs) have emphasized the critical role of fine-tuning (FT) techniques in adapting LLMs to specific tasks, especially when retraining from scratch is computationally infeasible. Fine-tuning enables LLMs to leverage task- or domain-specific data, producing models that more effectively meet the requirements of targeted applications. However, conventional FT approaches often suffer from catastrophic forgetting and suboptimal data efficiency, limiting their real-world applicability. To address these challenges, this paper proposes \textbf{DEAL}, a novel framework that integrates Low-Rank Adaptation (LoRA) with a continuous fine-tuning strategy. By incorporating knowledge retention and adaptive parameter update modules, the framework mitigates the limitations of existing FT methods while maintaining efficiency. Experiments on 15 diverse datasets show that DEAL consistently outperforms baseline methods, yielding substantial gains in task accuracy and resource efficiency. These findings demonstrate the potential of our approach to advance continual adaptation in LLMs by enhancing task performance while improving resource efficiency. The source code is publicly available at https://github.com/zzm-black/DEAL-Continuous-Low-Rank-Fine-Tuning.
• Abstract（参考訳）: 近年のLarge Language Models (LLMs) の進歩は、特にスクラッチから再トレーニングが計算不可能な場合に、特定のタスクにLLMを適用する上での微調整(FT)技術の重要性を強調している。 微調整により、LLMはタスク固有のデータやドメイン固有のデータを活用することができ、ターゲットとするアプリケーションの要件をより効果的に満たすモデルを生成する。 しかし、従来のFTアプローチは、しばしば破滅的な忘れ込みと準最適データ効率に悩まされ、現実の応用性が制限される。 これらの課題に対処するために、ローランド適応(LoRA)と連続的な微調整戦略を統合する新しいフレームワークである「textbf{DEAL}」を提案する。 知識保持と適応パラメータ更新モジュールを組み込むことで、既存のFT手法の限界を軽減し、効率性を維持する。 15の多様なデータセットの実験により、DEALはベースラインの手法を一貫して上回り、タスクの精度とリソース効率を大幅に向上させることが示された。 これらの結果は,資源効率を向上しつつタスク性能を向上し,LCMの継続的な適応を推し進めるアプローチの可能性を示している。 ソースコードはhttps://github.com/zzm-black/DEAL-Continuous-Low-Rank-Fine-Tuningで公開されている。

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