ViT Adaptation: Dynamic Tuning for Efficiency in Parameter and Inference

Core Concepts

Dynamic Tuning (DyT) improves parameter and inference efficiency for ViT adaptation.

Abstract

Existing PEFT methods focus on parameter efficiency, but DyT addresses both parameter and inference efficiency.
DyT introduces a token dispatcher to dynamically select tokens for processing, reducing redundant computation during inference.
Model variants explore different strategies for skipping tokens in transformer blocks.
MoE-adapter enhances adapter capability without increasing computational cost significantly.
Results show DyT's effectiveness across various tasks and datasets, achieving comparable performance with reduced FLOPs.
Introduction:
Vision Transformers (ViTs) require efficient adaptation methods to reduce computational costs.
Parameter-efficient fine-tuning:

PEFT methods reduce tunable model parameters while maintaining fine-tuning accuracy.
Inference efficiency remains unexplored in existing methods.
Dynamic Tuning Approach:

DyT introduces a token dispatcher to selectively activate tokens in transformer blocks.
Different model variants explore strategies for skipping tokens before different blocks.
MoE-adapters enhance adapter capability without increasing computational cost significantly.
Experimental Results:

DyT achieves comparable performance with reduced FLOPs across various tasks and datasets.

Stats

PEFT方法は、チューニング問題を解決するために提案されました。
PEFT方法は、学習可能なモデルパラメータを減らすことで精度を維持します。
PEFT方法は、推論効率の向上に焦点を当てています。

Quotes

Key Insights Distilled From

Dynamic Tuning Towards Parameter and Inference Efficiency for ViT Adaptation

by Wangbo Zhao,... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11808.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてDyTは他のPEFT方法と比較して異なるアプローチを取っていますか？

DyTは、従来のパラメータ効率的な微調整（PEFT）方法と比較して異なるアプローチを取っています。従来のPEFT方法は主に微調整中の効率性向上に焦点を当てており、追加パラメータを削減することを目指していました。一方、ViTモデルのサイズや計算コストが増大する中で、適応後の推論コストが重要視されるようになってきました。DyTはこれら2つの問題を同時に解決するために設計されており、微調整中だけでなく推論時も効率性を向上させることが特長です。

推論効率の向上が重要ですが、パラメータ効率とのバランスはどのように保たれますか？

DyTでは、トークン・ディスパッチャー（TD）を使用してトークンごとに動的ディスパッチングを行い、情報量が少ないトークンはブロック内で無視されます。この仕組みにより冗長な計算処理が削減されます。また、ボトルネック次元dやMoE-adapter等も適切に設定し、必要十分な能力だけ確保しながら余分な計算負荷や追加パラメータ数も最小限化します。これら全体的な設計戦略や構造変更等からバランス感覚良く両者間で優れた関係性を維持し合わせています。

DyTの手法は他の領域やタスクにも適用可能ですか？

DyTは現在ビジョンタスク向けに開発されていますが,その柔軟性から他領域やタスクへ拡張可能性もあります.例えば,画像セグメンテーション,自然言語処理,音声処理等へ応用する際,DyTフレームワーク自体あまり変更不要で利用可能です.ただし,各領域・タスク毎特有条件下では細部カスタマイズ及び最適化必要かも知れません.将来的展望では,DyT手法改善進化させ多様領域及び多種類任務対応出来る柔軟システム構築目指す事考えられます.