מושגי ליבה
MoSA ist eine neuartige Adapter-Tuning-Methode, die die Leistung von Standard-Adaptern ohne zusätzlichen Rechenaufwand oder Speicherplatz deutlich verbessert, indem es das Potenzial jedes Parameters im Adapter voll ausschöpft.
תקציר
Die Studie präsentiert eine neuartige Adapter-Tuning-Methode namens "Mixture of Sparse Adapters" (MoSA), die die Leistung von Standard-Adaptern signifikant verbessert, ohne zusätzlichen Rechenaufwand oder Speicherplatz zu benötigen.
Kernpunkte:
- MoSA teilt den Standard-Adapter in mehrere nicht überlappende Module auf, aktiviert sie dann stochastisch für das Sparse-Training und fügt sie schließlich zu einem vollständigen Adapter zusammen.
- Durch diese Herangehensweise kann MoSA die Leistung deutlich steigern, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen.
- MoSA integriert außerdem eine hierarchische Sparse-Strategie, um die Leistung bei begrenzten Trainingsdaten weiter zu verbessern.
- Umfangreiche Experimente auf 27 visuellen Aufgaben zeigen, dass MoSA andere Feinabstimmungsmethoden einschließlich des vollständigen Feinabstimmens deutlich übertrifft.
- Zusätzliche Experimente belegen die Konsistenz der Verbesserungen über verschiedene Modellgrößen, Architekturen und PEFT-Methoden hinweg.
סטטיסטיקה
MoSA übertrifft die vollständige Feinabstimmung um 1,36% (auf FGVC), 2,43% (auf VTAB) und 1,51% (auf GICD), während es nur etwa 1% der Backbone-Parameter aktualisiert.
Im Vergleich zum Standard-Adapter erzielt MoSA eine Verbesserung von 1,32% (auf FGVC) und 1,06% (auf VTAB), ohne zusätzlichen Rechenaufwand oder Speicherplatz hinzuzufügen.
ציטוטים
"MoSA ist eine neuartige Adapter-Tuning-Methode, die die Leistung von Standard-Adaptern ohne zusätzlichen Rechenaufwand oder Speicherplatz deutlich verbessert, indem es das Potenzial jedes Parameters im Adapter voll ausschöpft."
"Umfangreiche Experimente auf 27 visuellen Aufgaben zeigen, dass MoSA andere Feinabstimmungsmethoden einschließlich des vollständigen Feinabstimmens deutlich übertrifft."