Shears: Unstructured Sparsity with Neural Low-rank Adapter Search
作者: J. Pablo Muñoz, Jinjie Yuan, Nilesh Jain
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL
发布日期: 2024-04-16
备注: 2024 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (Industry Track)
💡 一句话要点
提出Shears以提升大语言模型的参数高效微调
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 稀疏性 低秩适配器 神经架构搜索 参数高效微调 大语言模型
📋 核心要点
- 现有方法在大语言模型的微调和压缩过程中面临效率低下和稀疏性不足的挑战。
- Shears通过结合稀疏性和神经低秩适配器搜索算法，提出了一种新的高效PEFT方法。
- 实验结果显示，Shears相比其他方法在高稀疏性下实现了准确率的提升或保持，且计算资源需求低。
📝 摘要（中文）
近年来，多个方法成功展示了权重共享的神经架构搜索（NAS）能够有效探索弹性低秩适配器（LoRA）的搜索空间，从而实现大语言模型的参数高效微调（PEFT）和压缩。本文提出了一种新方法Shears，展示了如何通过集成成本效益高的稀疏性和提出的神经低秩适配器搜索（NLS）算法，进一步提高PEFT方法的效率。结果表明，Shears在达到高稀疏水平的同时，准确率有所提升或仅有轻微下降，且在单个GPU上运行数小时即可完成。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有大语言模型微调方法在稀疏性和效率方面的不足，尤其是在资源有限的情况下，如何实现高效的参数微调。
核心思路：Shears的核心思路是通过引入稀疏性和神经低秩适配器搜索算法，优化模型的参数配置，从而在保持模型性能的同时，显著降低计算资源的消耗。
技术框架：该方法的整体架构包括稀疏性集成模块和NLS算法，首先通过NLS算法进行低秩适配器的搜索，然后结合稀疏性策略进行参数优化。
关键创新：Shears的主要创新在于将稀疏性与低秩适配器搜索相结合，形成了一种新的高效微调策略，这与传统方法的单一优化思路形成了明显区别。
关键设计：在设计上，Shears采用了特定的损失函数以平衡稀疏性与模型性能，同时在网络结构上引入了低秩适配器的模块化设计，以便于灵活调整和优化。
📊 实验亮点
实验结果表明，Shears在高稀疏性下实现了准确率的提升或保持，相比于其他方法，达到更高的稀疏水平，且在单个GPU上运行数小时即可完成，展现出优越的计算效率。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括大语言模型的微调和压缩，尤其是在资源受限的环境中，如移动设备或边缘计算场景。通过提高模型的参数效率，Shears能够在保持性能的同时，显著降低计算和存储成本，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Recently, several approaches successfully demonstrated that weight-sharing Neural Architecture Search (NAS) can effectively explore a search space of elastic low-rank adapters (LoRA), allowing the parameter-efficient fine-tuning (PEFT) and compression of large language models. In this paper, we introduce a novel approach called Shears, demonstrating how the integration of cost-effective sparsity and a proposed Neural Low-rank adapter Search (NLS) algorithm can further improve the efficiency of PEFT approaches. Results demonstrate the benefits of Shears compared to other methods, reaching high sparsity levels while improving or with little drop in accuracy, utilizing a single GPU for a pair of hours.