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