Targeted Efficient Fine-tuning: Optimizing Parameter Updates with Data-Driven Sample Selection

📄 arXiv: 2403.08484v2 📥 PDF

作者: Ming Dong, Kang Xue, Bolong Zheng, Tingting He

分类: cs.CL

发布日期: 2024-03-13 (更新: 2024-11-18)

💡 一句话要点

提出迭代范围减少算法以优化参数更新与样本选择

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

关键词: 参数高效微调 数据驱动方法 Fisher信息 迭代优化 大型语言模型 样本选择 微调策略

📋 核心要点

  1. 现有的参数高效微调方法大多依赖随机选择样本，无法应对不稳定的数据分布，导致参数选择的有效性不足。
  2. 本文提出的迭代范围减少（IRD）算法通过数据驱动的方法，优化样本与参数的配对选择，提升微调效果。
  3. 在GLUE基准测试中，IRD算法展示了其在参数选择上的优化能力，相较于传统方法取得了更优的性能表现。

📝 摘要（中文）

对大型语言模型（LLMs）进行全参数微调计算成本高昂。参数高效微调（PEFT）方法通过选择性微调特定参数来解决这一问题。现有方法如FISH Mask基于随机选择数据样本，但在不稳定数据分布下无法选择最佳参数。本文提出了一种数据驱动的方法，提出迭代范围减少（IRD）算法，以优化FISH Mask中的样本-参数配对选择。IRD通过识别具有更高Fisher信息的样本和参数子集，迭代精炼选择。实验结果表明，该策略优化了参数选择，并在GLUE基准测试中表现优于一些典型基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有参数高效微调方法在随机样本选择下无法有效应对不稳定数据分布的问题。现有方法如FISH Mask在选择参数时未考虑样本对参数选择的影响，导致性能下降。

核心思路：提出的迭代范围减少（IRD）算法通过数据驱动的方式，迭代地识别具有更高Fisher信息的样本和参数子集，从而优化样本-参数配对选择。此设计旨在提高参数选择的有效性和微调性能。

技术框架：IRD算法的整体流程包括样本选择、参数选择和迭代优化三个主要模块。首先，通过计算样本的Fisher信息来选择初始样本集，然后基于这些样本选择对应的参数，最后通过迭代过程不断优化样本和参数的配对。

关键创新：IRD算法的核心创新在于其数据驱动的选择机制，区别于传统的随机选择方法，能够更有效地应对不稳定的数据分布，提升参数选择的准确性。

关键设计：在IRD算法中，关键设计包括Fisher信息的计算方法、样本和参数的选择标准，以及迭代优化的具体步骤。这些设计确保了算法在不同数据分布下的适应性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，IRD算法在GLUE基准测试中相较于传统基线方法，参数选择的优化效果显著，提升幅度达到XX%（具体数据待补充），验证了其有效性和合理性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、机器翻译和对话系统等。通过优化参数微调过程，能够显著降低计算成本，提高模型在特定任务上的表现，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning all parameters of Large Language Models (LLMs) is computationally expensive. Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) methods address this by selectively fine-tuning specific parameters. Most of the parameter efficient fine-tuning (PEFT) methods center on selecting or introducing a set of parameters to be fine-tuned. However, there are few methods that consider the impact of data samples on parameter selecting. Representative data driven methods include FISH Mask based method, which randomly selects a portion of data samples as a basis when selecting parameters. However, this random data sample selection method cannot select optimal parameters for unstable data distribution. In this work, we introduce a data-centric approach and propose the Iterative Range Decreasing (IRD) algorithm to optimize the sample-parameter pair selection in FISH Mask. IRD iteratively refines the selection by identifying subsets of samples and parameters exhibiting higher Fisher information. We demonstrate the effectiveness and rationality of proposed strategy by conducting experiments on GLUE benchmark. Experimental results show our strategy optimizes the parameter selection and achieves preferable performance over some typical baseline methods.