首页  >  文章  >  科技周边  >  ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

王林
王林原创
2024-06-10 17:58:01934浏览
ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了
AIxiv专栏是本站发布学术、技术内容的栏目。过去数年,本站AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容,覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室,有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享,欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱:[email protected][email protected]

本文介绍了香港科技大学(广州)的一篇关于大模型高效微调(LLM PEFT Fine-tuning)的文章「Parameter-Efficient Fine-Tuning with Discrete Fourier Transform」,本文被 ICML 2024 接收,代码已开源。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

  • 论文地址:https://arxiv.org/abs/2405.03003
  • 项目地址:https://github.com/Chaos96/fourierft

背景

大型基座模型在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域都获得了瞩目的成就。微调(Finetuning)大型基座模型,使其更加适应特殊的下游任务,成为了一项热门研究课题。然而,在模型越来越大,下游任务越来越多样的今天,微调整个模型带来的计算、存储消耗已大到不再能被接受。LoRA 采用低秩拟合微调增量的方案,成功降低了大量的此类消耗,但每个适应器(adapter)的大小仍然是不可忽视的。这激发了本文的核心问题:相比 LoRA,如何进一步大幅减少可训练参数?此外,一个有趣的附加问题是能否采用更少的参数量得到高秩增量矩阵

方法

傅立叶基底在各类数据压缩应用中广泛使用,例如一维向量信号和二维图像的压缩。在这些应用中,稠密的空域信号通过傅立叶变换被转化为稀疏的频域信号。基于这一原理,作者推测模型权重的增量也可以被视为一种空域信号,其对应的频域信号可以通过稀疏表示来实现。

在这一假设的基础上,作者提出了一种新的方法,用于在频域中学习增量权重信号。具体来说,该方法通过随机位置的稀疏频域信号来表示空域权重增量。在加载预训练模型时,首先随机选择 n 个点作为有效的频域信号,然后将这些信号拼接成一个一维向量。在前向传播过程中,这个一维向量被用来通过傅立叶变换恢复空域矩阵;在反向传播过程中,由于傅里叶变换的可导性,可以直接对此可学习的向量进行更新。这种方法不仅有效减少了模型微调时所需的参数数量,同时保证了微调性能。通过这种方式,作者不仅实现了对大规模基础模型的高效微调,还展示了傅立叶变换在机器学习领域中的潜在应用价值。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

得益于傅立叶变换基底的高信息量,仅需很小的 n 值即可达到与 LoRA 相当甚至超过 LoRA 的表现。一般来说,傅立叶微调的可训练参数仅为 LoRA 的千分之一到十分之一。

实验

1. 自然语言理解

作者在自然语言理解的 GLUE 基准测试上对傅立叶微调方法进行了评估。基线对比方法包括全量微调(FF,Full Finetuning)、Bitfit、适应器微调(Adapter Tuning)、LoRA、DyLoRA 和 AdaLoRA。下表展示了各种方法在 GLUE 各个任务上的表现及其所需的训练参数量。结果表明,傅立叶微调以最少的参数量达到了甚至超越了其他微调方法的性能。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

2. 自然语言指令微调

大模型的自然语言生成是目前模型微调的重要应用领域。作者在 LLaMA 系列模型、MT-Bench 任务和 Vicuna 任务上评估了傅立叶微调的性能。结果显示,傅立叶微调以极低的训练参数量达到了与 LoRA 相似的效果,进一步验证了傅里叶微调方法的通用性和有效性。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

3. 图像分类

作者在Vision Transformer 上测试了傅里叶微调的性能,涵盖了8 个常见的图像分类数据集。实验结果表明,虽然在图像分类任务中傅立叶微调相较LoRA的压缩率提升并不比自然语言任务中显着,但其仍然以远小于 LoRA 的参数量超越了 LoRA 的效果。这进一步展示了傅立叶微调在不同应用领域中的有效性和优势。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

4. 突破低秩

在GLUE 基准的RTE 数据集上, FourierFT 可以实现明显高于LoRA (通常为4 或8) 的增量的秩。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

5.GPU 资源消耗

微调过程中,FourierFT 可以实现比LoRA更少的GPU 消耗。下图为采用单张 4090 显卡在 RoBERTa-Large 模型上的巅峰内存消耗。

ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了

结论

作者介绍了一种名为傅立叶微调的高效微调方法,通过利用傅里叶变换来减少大基础模型微调时的可训练参数数量。该方法通过学习少量的傅里叶谱系数来表示权重变化,显着降低了存储和计算需求。实验结果显示,傅立叶微调在自然语言理解、自然语言生成、指令调优和图像分类等任务上表现优异,与现有的低秩适应方法(如LoRA)相比,傅立叶微调在保持或超过LoRA 性能的同时,所需的可训练参数大幅减少。

以上是ICML 2024 | 脱离LoRA架构,训练参数大幅减少,新型傅立叶微调来了的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

声明:
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系[email protected]