SIBO: A Simple Booster for Parameter-Efficient Fine-Tuning

📄 arXiv: 2402.11896v2 📥 PDF

作者: Zhihao Wen, Jie Zhang, Yuan Fang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-19 (更新: 2024-06-01)

备注: Accepted by ACL 2024, 17 pages

💡 一句话要点

提出SIBO以解决大语言模型微调中的过平滑问题

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

关键词: 参数高效微调 过平滑问题 大型语言模型 残差注入 自然语言处理 算术推理 常识推理

📋 核心要点

  1. 现有的参数高效微调技术在处理大型语言模型时，面临着过平滑问题，导致下游任务的性能下降。
  2. 本文提出SIBO，通过注入初始残差来增强PEFT技术，旨在缓解过平滑现象并提升模型性能。
  3. 实验结果显示，SIBO在22个基准数据集上显著提高了多种基线模型的性能，尤其在算术和常识推理任务上分别提升了15.7%和23.5%。

📝 摘要（中文）

微调大型语言模型（LLMs）的所有参数需要大量的计算资源和时间。最新的参数高效微调（PEFT）技术，如Adapter调优和LoRA，允许仅调整少量参数。然而，过平滑问题降低了这些基于Transformer的LLMs的有效性，导致下游任务表现不佳。本文提出了SIBO（简单增强器），通过注入初始残差来增强PEFT。SIBO简单易扩展，适用于多种先进的PEFT技术，以缓解过平滑并提升性能。在22个基准数据集上的广泛实验表明，SIBO显著提升了多种强基线的性能，在算术和常识推理任务上分别比现有PEFT方法提高了15.7%和23.5%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大型语言模型微调中的过平滑问题。现有的PEFT方法虽然减少了计算资源的需求，但在性能上受到过平滑的影响，导致下游任务效果不佳。

核心思路：SIBO的核心思想是通过注入初始残差来增强现有的PEFT方法，旨在缓解过平滑现象，从而提升模型在下游任务中的表现。

技术框架：SIBO的整体架构包括初始残差的注入模块和与现有PEFT技术的结合。该方法可以与多种PEFT技术无缝集成，形成一个增强的微调流程。

关键创新：SIBO的主要创新在于其简单性和扩展性，能够有效地与多种PEFT方法结合，显著提升模型性能。这一设计与传统的微调方法相比，提供了一种新的思路来解决过平滑问题。

关键设计：在实现过程中，SIBO采用了特定的残差注入策略，并对损失函数进行了调整，以确保模型在微调过程中能够保持较好的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在22个基准数据集上的实验结果表明，SIBO显著提升了多种强基线模型的性能。在算术任务上，SIBO比现有的PEFT方法提高了15.7%，而在常识推理任务上则提升了23.5%，显示出其在解决过平滑问题上的有效性。

🎯 应用场景

SIBO的研究成果在自然语言处理、对话系统和智能问答等领域具有广泛的应用潜力。通过提高大型语言模型的微调效率和性能，SIBO可以帮助开发更智能的AI系统，提升用户体验。此外，该方法的简单性和可扩展性使其在实际应用中具有较高的价值。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning all parameters of large language models (LLMs) necessitates substantial computational power and extended time. Latest advancements in parameter-efficient fine-tuning (PEFT) techniques, such as Adapter tuning and LoRA, allow for adjustments to only a minor fraction of the parameters of these LLMs. Concurrently, it has been noted that the issue of over-smoothing diminishes the effectiveness of these Transformer-based LLMs, resulting in suboptimal performances in downstream tasks. In this paper, we present SIBO, which is a SImple BOoster to enhance PEFT, by injecting an initial residual. SIBO is straightforward and readily extensible to a range of state-of-the-art PEFT techniques to alleviate over-smoothing and enhance performance. Extensive experiments on 22 benchmark datasets demonstrate that SIBO significantly enhances the performance of various strong baselines, achieving up to 15.7% and 23.5% improvement over existing PEFT methods on the arithmetic and commonsense reasoning tasks, respectively.