PEDRO: Parameter-Efficient Fine-tuning with Prompt DEpenDent Representation MOdification

📄 arXiv: 2409.17834v1 📥 PDF

作者: Tianfang Xie, Tianjing Li, Wei Zhu, Wei Han, Yi Zhao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-09-26

备注: arXiv admin note: text overlap with arXiv:2405.18203

💡 一句话要点

提出PEDRO以解决大语言模型的高效微调问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 参数高效微调 Transformer 向量生成 多租户部署 推理效率 语义输出 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的PEFT方法在推理效率和下游任务性能之间存在权衡，难以满足实际应用需求。
  2. PEDRO通过在Transformer层中集成轻量级向量生成器，依据输入提示动态调整隐藏表示，提升了微调效率。
  3. 实验结果表明，PEDRO在多个任务上超越了LoRA等基准，展示了更高的推理效率和竞争力的性能。

📝 摘要（中文）

由于大语言模型（LLMs）的规模庞大，通常在单一骨干多租户框架中部署。此框架下，单个LLM骨干必须通过多种参数高效微调（PEFT）模型来满足多个用户或任务的需求。尽管已有多种有效的PEFT技术，如LoRA，但仍需一种在推理时高效且在下游任务上表现竞争力的PEFT方法。本文提出了一种新颖且简单的PEFT方法，称为Prompt Dependent Representation Modification（PEDRO）。该方法在每个Transformer层中集成了轻量级向量生成器，根据输入提示生成向量，进而通过点积操作修改LLM生成的隐藏表示，影响模型的语义输出和生成内容。大量实验表明，PEDRO在使用相似可调参数的情况下超越了近期PEFT基准，并在单一骨干多租户部署模型下展现出优于LoRA的效率，具有显著的工业潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在多租户环境下的高效微调问题。现有方法如LoRA在推理效率和性能之间存在矛盾，难以满足实际应用的需求。

核心思路：PEDRO的核心思路是通过在每个Transformer层中集成一个轻量级的向量生成器，依据输入提示生成动态向量，从而修改隐藏表示。这种设计使得模型能够更灵活地适应不同任务的需求。

技术框架：PEDRO的整体架构包括多个Transformer层，每层都配备了向量生成器。输入提示经过处理后，生成的向量通过点积操作与隐藏表示结合，最终影响模型的输出。

关键创新：PEDRO的主要创新在于其动态生成的向量能够根据具体任务调整隐藏表示，这与传统的静态微调方法形成了鲜明对比，显著提升了模型的适应性和效率。

关键设计：PEDRO在参数设置上保持轻量化，向量生成器的设计确保了在不显著增加计算负担的情况下，能够有效地调整模型的输出。此外，损失函数的选择也经过精心设计，以确保模型在不同任务上的性能优化。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在多个任务的实验中，PEDRO在使用相似数量的可调参数时，超越了LoRA等现有PEFT基准，展现出更高的推理效率和竞争力的性能，表明其在工业应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

PEDRO方法在多租户环境下的高效微调具有广泛的应用潜力，特别是在需要快速响应不同用户需求的场景中，如在线客服、个性化推荐和智能助手等。其高效性和灵活性使得大语言模型能够更好地服务于实际应用，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Due to their substantial sizes, large language models (LLMs) are typically deployed within a single-backbone multi-tenant framework. In this setup, a single instance of an LLM backbone must cater to multiple users or tasks through the application of various parameter-efficient fine-tuning (PEFT) models. Despite the availability of numerous effective PEFT techniques such as LoRA, there remains a need for a PEFT approach that achieves both high efficiency during inference and competitive performance on downstream tasks. In this research, we introduce a new and straightforward PEFT methodology named \underline{P}rompt D\underline{E}pen\underline{D}ent \underline{R}epresentation M\underline{O}dification (PEDRO). The proposed method involves integrating a lightweight vector generator into each Transformer layer, which generates vectors contingent upon the input prompts. These vectors then modify the hidden representations created by the LLM through a dot product operation, thereby influencing the semantic output and generated content of the model. Extensive experimentation across a variety of tasks indicates that: (a) PEDRO surpasses recent PEFT benchmarks when using a similar number of tunable parameters. (b) Under the single-backbone multi-tenant deployment model, PEDRO exhibits superior efficiency compared to LoRA, indicating significant industrial potential.