Sylva: Sparse Embedded Adapters via Hierarchical Approximate Second-Order Information
Notice bibliographique
Résumé
Fine-tuning is the gateway to transferring learned knowledge in a pre-trained Large Language Model (LLM) on many downstream applications. To make LLM fine-tuning more affordable, prior works follow two paths: i) adapters freeze the pre-trained LLM weights and inject a small number of trainable weights during fine-tuning, and ii) pruners remove the less important weights in pre-trained LLMs and train the remaining sparse weights during fine-tuning. We find that the former introduces computation overheads due to the injected trainable parameters, while the latter introduces an expensive pre-processing step to identify the important weights and degrades model quality. To get the best of both worlds, we propose Sylva, a novel LLM fine-tuning procedure that provides high system performance during fine-tuning and attains state-of-the-art model quality on downstream applications. Sylva identifies the most important LLM weights via second-order information in a pre-processing step, and significantly reduces the computation and storage costs of the pre-processing step via i) a hierarchical approximation of second-order information, and ii) an online projection and rediagonalization algorithm. Sylva trains only the sparse important weights and embeds these sparse weights into the pre-trained LLM during fine-tuning to provide high system performance. We show that end-to-end fine-tuning with Sylva is, on average, 5.1 × faster than ZeRO and 1.2 × faster than LoRA, the state-of-the-art adapter approach. Sylva’s hierarchical approximation reduces the peak GPU memory in the pre-processing step by 2.3 × compared to K-FAC, the most widely used approximation to second-order information. The source code of Sylva is publicly available at https://github.com/CentML/Sylva.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».