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Yihua Shao, Minxi Yan, Yang Liu, Siyu Chen, Wenjie Chen, Xinwei Long, Ziyang Yan, Lei Li, Chenyu Zhang, Nicu Sebe, Hao Tang, Yan Wang, Hao Zhao, Mengzhu Wang, Jingcai Guo
Contour
Dans cet article, nous proposons une nouvelle approche, In-Context Meta LoRA (ICM-LoRA), basée sur le méta-apprentissage en contexte. Cette approche vise à remédier à l'inefficacité du réglage fin des modèles de langage à grande échelle (LLM) spécialisés multitâches par adaptation à basse dimension (LoRA). ICM-LoRA prend en entrée les descriptions de tâches et génère des pondérations LoRA spécifiques à chaque tâche à l'aide d'un auto-encodeur variationnel conditionnel (CVAE). Les pondérations générées sont ensuite intégrées au LLM pour générer des modèles spécifiques à chaque tâche sans réglage fin supplémentaire. En particulier, nous utilisons le méta-apprentissage en contexte pour identifier et cartographier les relations entre les tâches, permettant ainsi une génération de paramètres LoRA plus précise. Par conséquent, ICM-LoRA permet une reconstruction des paramètres plus précise que les méthodes LoRA conventionnelles et n'occupe que 1 % (283 Mo) de l'espace de stockage par rapport aux méthodes LoRA conventionnelles.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Une nouvelle méthode pour un réglage fin efficace du LLM dans un environnement multitâche
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Créez des modèles spécifiques aux tâches qui sont plus précis et plus efficaces en termes de stockage que les méthodes LoRA existantes
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Identifier et cartographier les corrélations entre les tâches à l'aide du méta-apprentissage en contexte
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Génération efficace de paramètres LoRA à l'aide de CVAE
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Limitations:
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Les performances de l’ICM-LoRA peuvent être considérablement affectées par les performances du CVAE.
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Une validation supplémentaire des performances de généralisation sur différents types de tâches est nécessaire.
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D’autres études sont nécessaires pour étudier l’évolutivité de la méthode proposée et son applicabilité à divers LLM.
