A Framework to Implement 1+N Multi-task Fine-tuning Pattern in LLMs Using the CGC-LORA Algorithm

📄 arXiv: 2402.01684v1 📥 PDF

作者: Chao Song, Zhihao Ye, Qiqiang Lin, Qiuying Peng, Jun Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-01-22

💡 一句话要点

提出CGC-LoRA算法以实现LLMs的1+N多任务微调模式

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 多任务学习 低秩适应 微调 自然语言处理 算法优化 模型集成

📋 核心要点

  1. 现有的微调方法在计算成本和任务间不平衡方面存在显著挑战，难以高效处理多任务学习。
  2. 本文提出了一种基于CGC-LoRA的统一框架，旨在结合多任务学习和低秩适应的优势，实现高效的微调。
  3. 实验结果显示，所提框架在两个公共数据集上均取得了优于基准模型的评估得分，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的快速发展，研究者们致力于有效微调预训练的LLMs以满足多种任务的需求。现有的微调方法主要有两种：独立模型微调和集成模型微调。为了解决高计算成本和任务间不平衡的问题，本文提出了一种统一框架，利用定制门控控制（CGC）低秩适应（LoRA）算法实现1+N多任务微调模式。通过设计包含两类专家的创新层，使LoRA与多任务学习（MTL）兼容。实验结果表明，所提框架在两个公共数据集上的评估得分均优于所有基准模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在多任务学习中，现有微调方法面临的高计算成本和任务间不平衡的问题。现有方法通常需要多次独立微调，效率低下且资源消耗大。

核心思路：论文提出的CGC-LoRA算法通过引入定制门控控制机制，结合多任务学习（MTL）和低秩适应（LoRA），实现了1+N多任务微调模式，从而提高了微调的效率和效果。

技术框架：整体框架包括一个创新层，包含两类专家作为可训练参数，使得LoRA能够与多任务学习兼容。该框架通过统一处理多个任务的样本，减少了计算资源的消耗。

关键创新：最重要的创新在于引入了CGC机制，使得LoRA能够适应多任务学习的需求。这一设计与传统的独立模型微调和集成模型微调方法有本质区别，能够更高效地利用训练样本。

关键设计：在参数设置上，论文设计了包含两类专家的层，具体的损失函数和网络结构细节未在摘要中详细说明，但其核心在于通过专家机制增强模型的适应性和表现。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，采用CGC-LoRA模块的统一框架在两个公共数据集上的评估得分均高于所有基准模型，显示出显著的性能提升，具体提升幅度未在摘要中详细说明。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理中的多任务学习场景，如情感分析、文本分类和问答系统等。通过提高微调效率，该框架能够为实际应用提供更快速和准确的模型，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

With the productive evolution of large language models (LLMs) in the field of natural language processing (NLP), tons of effort has been made to effectively fine-tune common pre-trained LLMs to fulfill a variety of tasks in one or multiple specific domain. In practice, there are two prevailing ways, in which the adaptation can be achieved: (i) Multiple Independent Models: Pre-trained LLMs are fine-tuned a few times independently using the corresponding training samples from each task. (ii) An Integrated Model: Samples from all tasks are employed to fine-tune a pre-trianed LLM unitedly. To address the high computing cost and seesawing issue simultaneously, we propose a unified framework that implements a 1 + N mutli-task fine-tuning pattern in LLMs using a novel Customized Gate Control (CGC) Low-rank Adaptation (LoRA) algorithm. Our work aims to take an advantage of both MTL (i.e., CGC) and PEFT (i.e., LoRA) scheme. For a given cluster of tasks, we design an innovative layer that contains two types of experts as additional trainable parameters to make LoRA be compatible with MTL. To comprehensively evaluate the proposed framework, we conduct well-designed experiments on two public datasets. The experimental results demonstrate that the unified framework with CGC-LoRA modules achieves higher evaluation scores than all benchmarks on both two datasets.