論文の概要: Least but not Last: Fine-tuning Intermediate Principal Components for Better Performance-Forgetting Trade-Offs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03493v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 13:09:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.46009
• Title: Least but not Last: Fine-tuning Intermediate Principal Components for Better Performance-Forgetting Trade-Offs
• Title（参考訳）: 最低でも最後ではない: パフォーマンス向上のための中級コンポーネントの微調整
• Authors: Alessio Quercia, Arya Bangun, Ira Assent, Hanno Scharr,
• Abstract要約: Low-Rank Adaptation (LoRA) 法は、大規模な事前学習されたモデルを下流タスクに適応させる重要な手法として登場した。 本稿では,低ランク適応に固有の性能鍛造トレードオフを包括的に分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.418095659595251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Low-Rank Adaptation (LoRA) methods have emerged as crucial techniques for adapting large pre-trained models to downstream tasks under computational and memory constraints. However, they face a fundamental challenge in balancing task-specific performance gains against catastrophic forgetting of pre-trained knowledge, where existing methods provide inconsistent recommendations. This paper presents a comprehensive analysis of the performance-forgetting trade-offs inherent in low-rank adaptation using principal components as initialization. Our investigation reveals that fine-tuning intermediate components leads to better balance and show more robustness to high learning rates than first (PiSSA) and last (MiLoRA) components in existing work. Building on these findings, we provide a practical approach for initialization of LoRA that offers superior trade-offs. We demonstrate in a thorough empirical study on a variety of computer vision and NLP tasks that our approach improves accuracy and reduces forgetting, also in continual learning scenarios.
• Abstract（参考訳）: Low-Rank Adaptation (LoRA) 法は、大きな事前学習されたモデルを、計算とメモリの制約の下で下流のタスクに適応させる重要な手法として登場した。 しかし、それらは、既存の手法が矛盾するレコメンデーションを提供する、事前訓練された知識の破滅的な忘れに対して、タスク固有のパフォーマンス向上のバランスをとるという根本的な課題に直面している。 本稿では、主成分を初期化として低ランク適応に固有の性能鍛造トレードオフを包括的に分析する。 調査の結果, 微調整中間コンポーネントは, 既存の作業において, 初回(PiSSA) と最終(MiLoRA) コンポーネントよりもバランスが良く, 高い学習率に堅牢性を示すことが明らかとなった。 これらの知見に基づいて,より優れたトレードオフを提供する LoRA の初期化のための実践的なアプローチを提供する。 我々は,コンピュータビジョンとNLPタスクの多種多様性に関する実証的研究を行い,その精度の向上と,学習シナリオの継続による忘れの低減を実証した。

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