[공지사항]을 빙자한 안부와 근황 
Show more

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 chỉ ra vấn đề mà các phương pháp Điều chỉnh hiệu quả tham số (PEFT) hiện có có hạn chế trong việc cải thiện hiệu suất vì chúng đóng băng các trọng số đã học trước và học các trọng số hạng thấp hoặc thưa mới. Vì các phương pháp hiện có học các trọng số mới từ đầu nên hiệu suất bị suy giảm. VectorFit đề xuất một phương pháp tham số hóa mới có khả năng học thích ứng các vectơ kỳ dị và độ lệch của W bằng cách sử dụng thông tin vốn có trong các trọng số đã học trước W. Nhờ đó, chúng tôi đạt được hiệu suất tương tự như tinh chỉnh hoàn toàn với ít tham số hơn nhiều (giảm 9 lần) so với các phương pháp PEFT hiện có và chứng minh bằng thực nghiệm rằng phương pháp của chúng tôi hoạt động vượt trội trong nhiều tác vụ khác nhau như hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi, phân loại và tạo hình ảnh thông qua 19 tập dữ liệu.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Chúng tôi trình bày một phương pháp PEFT mới, VectorFit, sử dụng hiệu quả thông tin từ các trọng số đã học trước để tối đa hóa hiệu quả tham số.
◦
Phương pháp này đạt hiệu suất cao với số lượng tham số ít hơn đáng kể so với các phương pháp PEFT hiện có, chứng minh tính hiệu quả ngay cả trong môi trường có nguồn tài nguyên tính toán hạn chế.
◦
Nó thể hiện hiệu suất tuyệt vời trong nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ và thị giác, cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi.
•
Limitations:
◦
Khó có thể kết luận rằng 19 tập dữ liệu được trình bày trong bài báo hoàn toàn đảm bảo hiệu suất tổng quát hóa của VectorFit. Có thể cần thêm các thử nghiệm trên các tập dữ liệu đa dạng và mở rộng hơn.
◦
Chúng tôi không thể loại trừ khả năng cải thiện hiệu suất của VectorFit chỉ giới hạn ở một số loại mô hình hoặc tác vụ nhất định. Cần nghiên cứu thêm về các kiến trúc mô hình và tác vụ khác nhau.
👍
Made with Slashpage