本研究は、多言語要約タスクにおけるLoRAの有効性を実証的に調査している。
主な知見は以下の通り:
大量のデータが利用可能な場合、完全な微調整が最も関連性の高く情報的な要約を生成する。一方、LoRAは忠実性と簡潔性の面で優れている。
データが限られている場合、LoRAは完全な微調整よりも優れた性能を発揮する。LoRAの学習は安定しており、過剰適合や忘却の問題を回避できる。
ゼロショットおよび少量ショットの cross-lingual 転移学習の場合、LoRAは完全な微調整を大きく上回る。特に小規模モデルでこの傾向が顕著である。
大規模モデルでは、LoRAと完全な微調整の性能が同等になる。ただし、LoRAはより効率的なパラメータ更新を実現できる。
全体として、複雑な多言語タスクやcross-lingual転移学習においてPEFT手法の有用性が示された。今後の課題には、少量ショット転移学習やLoRAモジュールの効果的な組み合わせ方などが含まれる。
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