LORS: Low-rank Residual Structure for Parameter-Efficient Network Stacking

Core Concepts

LORS introduces a low-rank residual structure to reduce parameters in stacked modules while maintaining performance.

Abstract

The article introduces LORS to address the issue of increasing parameters in stacked structures, focusing on transformers. It proposes a method to share parameters among stacked modules, reducing unique parameters while maintaining performance. Extensive experiments on object detection tasks validate the effectiveness of LORS in reducing parameters by up to 70% while achieving comparable or better performance. Introduction: Large models face challenges due to the increase in parameters. Various methods like knowledge distillation, pruning, quantization, and parameter sharing aim to reduce parameters. Related Work: Many neural networks use stacked structures, like CNN-based models and Transformers. LoRA and its variants focus on fine-tuning large language models. Approach: LORS decomposes parameters into shared and private ones to reduce overall parameter usage. LORS adds unique parameters to shared ones, reducing parameters while maintaining performance. Experiments: LORS applied to AdaMixer's decoders shows a significant reduction in parameters while achieving competitive performance. Longer training times improve LORS performance, showcasing its effectiveness across different backbones and query numbers. Ablation studies confirm the importance of shared and private parameters in LORS. Additional experiments on DeiT and Transformers demonstrate the versatility and effectiveness of LORS in reducing parameters.

Stats

GPT-3 utilizes 175 billion parameters and consists of 96 layers of stacked Transformer layers. AdaMixer's decoders saw a reduction of up to 70% in parameters while maintaining performance.

Quotes

"LORS allows stacked modules to share parameters, reducing unique parameters while maintaining performance." "Experiments validate LORS's effectiveness in reducing parameters while achieving competitive performance."

Key Insights Distilled From

LORS

by Jialin Li,Qi... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04303.pdf

Deeper Inquiries

어떻게 LORS를 객체 감지 이외의 다른 작업에 적용할 수 있나요?

LORS는 객체 감지 작업에 적용된 것 외에도 다른 작업에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어 처리(NLP)에서 LORS를 사용하여 텍스트 분류, 기계 번역 또는 질의 응답 시스템과 같은 작업에 적용할 수 있습니다. 또한, 이미지 분할, 이미지 분류, 음성 인식 및 기타 컴퓨터 비전 작업에도 LORS를 적용할 수 있습니다. LORS의 핵심 아이디어는 스택된 모듈의 파라미터를 공유 및 개별 파라미터로 나누는 것이므로 이를 다른 작업에 적용하여 모델의 파라미터 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

What are potential drawbacks or limitations of using LORS in large models

LORS를 대규모 모델에 사용하는 데 잠재적인 단점이나 제한 사항은 무엇인가요? LORS를 대규모 모델에 적용할 때 고려해야 할 몇 가지 단점과 제한 사항이 있습니다. 첫째, LORS를 적용하는 과정에서 추가적인 계산 비용이 발생할 수 있습니다. 모델의 파라미터를 공유 및 분리하는 과정은 계산 리소스를 소비할 수 있으며 모델의 학습 및 추론 속도에 영향을 줄 수 있습니다. 둘째, LORS를 사용하면 모델의 복잡성이 증가할 수 있습니다. 공유 및 개별 파라미터를 관리하고 조정하는 것은 모델의 구현 및 유지 관리를 복잡하게 만들 수 있습니다. 마지막으로, LORS를 적용할 때 모델의 성능이 감소할 수 있습니다. 파라미터를 효율적으로 관리하려는 시도가 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며 이를 극복하기 위해 조정이 필요할 수 있습니다.

How can the concept of shared and private parameters in LORS be extended to different types of neural networks

LORS의 공유 및 개별 파라미터 개념을 다른 유형의 신경망에 어떻게 확장할 수 있나요? LORS의 공유 및 개별 파라미터 개념은 다른 유형의 신경망에도 확장할 수 있습니다. 예를 들어, 순환 신경망(RNN)이나 변이형 오토인코더(VAE)와 같은 다양한 신경망 구조에 LORS를 적용할 수 있습니다. RNN의 경우, LORS를 사용하여 순환적인 구조를 유지하면서 파라미터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 또한, VAE의 경우, LORS를 적용하여 잠재 변수의 차원을 줄이거나 모델의 복잡성을 줄이는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이러한 방식으로 LORS의 공유 및 개별 파라미터 개념은 다양한 신경망 구조에 적용하여 모델의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.