Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

VectorFit: Tinh chỉnh vectơ thích ứng kỳ dị và vectơ thiên vị của các mô hình nền tảng được đào tạo trước

Created by
  • Haebom

Tác giả

Suhas G Hegde, Shilpy Kaur, Aruna Tiwari

Phác thảo

Bài báo này nêu bật vấn đề là các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả tham số (PEFT) hiện có học các trọng số hạng thấp hoặc thưa thớt mới song song với các trọng số được đào tạo trước ($W$), nhưng lại học các trọng số này từ đầu, dẫn đến khoảng cách hiệu suất. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đề xuất một phương pháp tham số hóa mới, VectorFit. VectorFit tận dụng hiệu quả kiến thức hiện có vốn có trong $W$ để học một cách thích ứng các vectơ và độ lệch kỳ dị, do đó tạo ra ma trận trọng số gia tăng hạng cao $\Delta W$, tương tự như tinh chỉnh hoàn toàn. Thông qua các thí nghiệm trên 19 tác vụ ngôn ngữ và thị giác đa dạng (bao gồm hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi, phân loại hình ảnh và tạo hình ảnh), chúng tôi chứng minh rằng VectorFit đạt hiệu suất vượt trội so với các phương pháp PEFT hiện có với số tham số có thể học ít hơn chín lần.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi giới thiệu VectorFit, một phương pháp tham số hóa mới khắc phục được những hạn chế về hiệu suất của các phương pháp PEFT hiện có.
◦
Chúng tôi cải thiện đáng kể hiệu quả tham số bằng cách tận dụng các đặc tính về cấu trúc và chuyển đổi của trọng số được đào tạo trước.
◦
Nó vượt trội hơn các phương pháp hiện có trong nhiều nhiệm vụ về ngôn ngữ và thị giác.
◦
Nó có thể duy trì hiệu suất cao ngay cả trong môi trường hạn chế về tài nguyên.
•
Limitations:
◦
Kết quả thực nghiệm được trình bày trong bài báo này có thể chỉ giới hạn ở một số tập dữ liệu và nhiệm vụ cụ thể. Cần có những thử nghiệm đa dạng và toàn diện hơn.
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định xem những cải tiến về hiệu suất của VectorFit có áp dụng được cho mọi loại mô hình và tập dữ liệu hay không.
◦
Không có phân tích chi tiết về độ phức tạp tính toán và yêu cầu bộ nhớ của VectorFit.
👍
Made with Slashpage