大型語言模型的奇異值和正交正則化奇異向量自適應

Konsep Inti

本文提出了一種新的參數高效微調(PEFT)方法SORSA,通過奇異值分解(SVD)將預訓練權重分解為主要和剩餘部分,並實現正交正則化來維持奇異向量的正交性,從而實現更有效的參數更新和更好的泛化性能。

Abstrak

本文提出了一種新的參數高效微調(PEFT)方法SORSA。SORSA通過奇異值分解(SVD)將預訓練權重分解為主要部分Wp和剩餘部分Wr,其中只有Wp是可訓練的,Wr則被凍結。此外,SORSA還實現了正交正則化,以維持Up和V⊤p的正交性,從而將縮放信息集中到Σp中,使參數更新過程更加高效和穩定。

作者分析了SORSA在訓練過程中奇異值和奇異向量的變化模式,並與部分微調、LoRA等方法進行了對比,證明了SORSA在保持預訓練矩陣特性方面的優越性。

實驗結果表明,在MATH和GSM-8K基準測試中,SORSA在Llama 2 7B和Mistral 7B v0.1模型上均顯著優於LoRA、PiSSA和完全微調。SORSA保留了LoRA及其變體的所有優點,如低訓練VRAM需求、無推理延遲和在不同神經網絡架構上的通用性,同時還展現了卓越的性能。

Statistik

在Llama 2 7B模型上,SORSA在MATH基準測試中達到10.36%的準確率,優於LoRA(5.50%)、完全微調(7.22%)和PiSSA(7.44%)。
在Llama 2 7B模型上,SORSA在GSM-8K基準測試中達到56.03%的準確率,優於LoRA(42.30%)、完全微調(49.05%)和PiSSA(53.07%)。
在Mistral 7B v0.1模型上,SORSA在MATH基準測試中達到21.86%的準確率,略優於其他方法。
在Mistral 7B v0.1模型上,SORSA在GSM-8K基準測試中達到78.03%的準確率,略優於其他方法。

Kutipan

"SORSA adapters could be merged during inference, thus eliminating any inference latency."
"SORSA shows a faster convergence than PiSSA and LoRA in our experiments."

Wawasan Utama Disaring Dari

SORSA: Singular Values and Orthonormal Regularized Singular Vectors Adaptation of Large Language Models

by Yang Cao pada arxiv.org 09-11-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.00055.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

如何將SORSA方法擴展到其他領域,如計算機視覺和科學計算?

SORSA（奇異值和正交正則化奇異向量適應）方法的核心思想是利用奇異值分解（SVD）來有效地調整大型語言模型（LLMs），這一方法可以被擴展到其他領域，如計算機視覺和科學計算。首先，在計算機視覺中，SORSA可以應用於卷積神經網絡（CNNs）中，通過對預訓練權重進行SVD，將其分解為主要和殘餘權重，僅訓練主要權重以減少計算資源的需求。這樣的做法不僅能夠保持模型的性能，還能提高訓練效率，特別是在處理高解析度圖像時。
在科學計算領域，SORSA可以用於數值模擬和數據擬合問題。通過將模型的參數進行奇異值分解，研究人員可以專注於最重要的參數，從而提高計算的穩定性和效率。此外，SORSA的正交正則化機制可以幫助保持模型的穩定性，防止在處理複雜數據時出現過擬合現象。這些特性使得SORSA在多種應用場景中都具有廣泛的適用性。

SORSA的正交正則化機制如何影響模型的泛化能力和過擬合問題?

SORSA中的正交正則化機制對模型的泛化能力和過擬合問題有著顯著的影響。正交正則化的主要目的是保持奇異向量的正交性，這樣可以確保模型在訓練過程中不會過度調整參數，從而減少過擬合的風險。具體來說，正交性有助於防止模型在訓練數據上學習到噪聲，這樣模型在面對未見數據時能夠保持更好的預測性能。
此外，正交正則化還促進了參數更新的穩定性，因為它將更新集中在奇異值上，而不是在奇異向量上。這種分離的更新機制使得模型能夠更有效地捕捉數據的全局特徵，從而提高泛化能力。實驗結果顯示，使用SORSA的模型在多個基準測試中表現出色，這進一步證明了正交正則化在提高模型泛化能力方面的有效性。

SORSA是否可以與量化技術相結合,進一步提高其在資源受限環境中的應用潛力?

是的，SORSA可以與量化技術相結合，以進一步提高其在資源受限環境中的應用潛力。量化技術通過將模型的浮點數權重轉換為低精度格式（如整數），可以顯著減少模型的存儲需求和計算負擔。這對於在邊緣設備或移動設備上部署大型模型尤為重要。
結合SORSA的正交正則化機制，量化後的模型仍然能夠保持其性能，因為正交性有助於減少量化過程中可能引入的誤差。具體而言，SORSA的設計使得模型在訓練過程中能夠集中於最重要的參數，這樣即使在量化後，模型的關鍵特徵仍然能夠得到保留。
此外，通過將SORSA與量化技術結合，研究人員可以開發出一種新的方法，例如QSORSA，這不僅能夠提高模型的運行效率，還能在保持高準確率的同時，降低對計算資源的需求。這樣的結合將使得SORSA在各種實際應用中更具可行性，特別是在需要高效能和低延遲的場景中。