100.daum.net백과사전각색영화 모티브와 영화를 이루는 다양한 구성 요소들을 다른 매체의 작품으로부터 이끌어내는 작업. 영화 각색의 대상으로는 연극, 장·단편 소설, 역사, 전기 등이 있고, 시(詩)나 노래가 포함되기도 한다. 각색 대상의 범위는 고정된 것이 아니기 때문에, ...백과사전 검색 더보기출처: 영화사전
cho-akashic-records.tistory.com꼭꼭 씹어먹고 싶은 만성소화불량Class-Incremental Domain Adaptation(1)12것이지만 비용이 많이든다. 또한 효율적인 모델업그레이들르 위해서는 source training data에 대한 retraining 없이 모델이 새로운 domain/task에 대한 adaptation을 지원하는 것이 필수다. 본 논문은 이런 과제에 동기를 부여하기 위해 묻는다. 어떻게 trained model을 target domain에 효과적으로 upgrade 할까? UDA...2024.05.14블로그 검색 더보기Class-Incremental Unsupervised Domain Adaptation via Pseudo-Label Distillation(2024)Deep Visual Domain Adaptation: A Survey 읽기mari970.tistory.com아날로그 인간의 컴공 되기DoRA: Weight-Decomposed Low Rank AdaptationAbstract 및 IntroductionLoRA 의 단점은 FT(full fine tuning) 과 비교해서 accuracy gap 이 있다는 것이다. LoRA 와 FT 의 learning capacity 가 차이가 난다는 것인데, 이 이유를 weight decomposition analysis 를 제안하고 이를 통해 업데이트 패턴이 LoRA 와 FT 가 다르다는 점을 밝힌다. DoRA 는 weight decomposition 을 통해 LoRA 의 장점인 inference latency overhead 가 없다는 점을 유지하면서 FT 의 성능을 능가할 수 있다. 실험결과2.Related WorksPEFT 에는 Adapter-based, Prompt-based, LoRA-based 가 있다. 전자의 두 카테고리는 initialization 에 민감하고, 모델의 인풋이나 구조를 변경해야한다는 단점이 있다. 또한 inference latency 도 발생시킨다. LoRA (Hu et al., 2022) and its variants 하지만 LoRA 는 파인튜닝 동안 low rank 행렬을 사용하여 웨이트 대신 업데이트하고 이후 inference 때 merge 할 수 있다. LoRA 는 좋은 학습 효과를 얻을 수 있기 때문에 var3. Pattern Analysis of LoRA and FT3.1. Low rank Adaptation (LoRA) 설명 LoRA 는 파인 튜닝 중 weight update 는 low intrinsic rank 를 가진다는 가정하에 2개의 low rank 행렬 AB 를 사용하여 업데이트한다. 파인 튜닝 중 weight update 는 low intrinsic rank 를 가진다는 가정하에 2개의 low rank 행렬 AB 를 사용하여 업데이트한다. https://arxiv.org/pdf/2402.09353 $W_0 ∈ R^{d×k}$ : pre-trained weight = 파인튜닝 동안4. Methodhttps://arxiv.org/pdf/2402.09353.pdf 4.1. Weight Decomposition Low-rank Adaptation weight 를 magnitude(크기)와 direction(방향)으로 나눈 후 둘 다 파인튜닝한다. 이 때, 방향 행렬의 파인튜닝에는 LoRA 를 사용한다. Intuition 1. LoRA 가 directional adaptation 에만 집중하도록 제한하면서 magnitude 도 tunable 하도록 허용하면 크기와 방향 모두를 학습해야 하는 기존의 접근방식(LoRA) 에 비해 작업5. Experiments8가지 sub-tasks 의 commonsense reasoning 을 사용하여 성능을 비교하였다. Prompt learning (Prefix), Series adapter (Series), Parallel adapter (Parallel) 의 PEFT 방식을 사용하여 fine-tuning 한 모델 LLaMA7B/13B 을 사용하였다. 또한 Chatgpt 는 gpt-3.5-turbo API 를 사용하여 프롬픝 엔지니어링을 통해 실험을 진행하였. https://arxiv.org/pdf/2402.09353 DoRA 가 LoRA 보다 tHugginface 사용방법LoraConfig 에서 use_dora=True 를 사용하면 된다.193.1. Low rank Adaptation (LoRA) 설명 LoRA 는 파인 튜닝 중 weight update 는 low intrinsic rank 를 가진다는 가정하에 2개의 low rank 행렬 AB 를 사용하여 업데이트한다. 파인 튜닝 중 weight update 는 low intrinsic rank 를 가진다는 가정하에 2개의 low rank 행렬 AB 를 사용하여 업데이트한다. https://arxiv.org/pdf/2402.09353 $W_0 ∈ R^{d×k}$ : pre-trained weight = 파인튜닝 동안2024.05.02SPoT: Better Frozen Model Adaptation through Soft Prompt TransferLoRA (Low-Rank Adaptation of Large Language Models)seungwoni.tistory.com응애 코딩쟁이의 공부[논문]LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LAN- GUAGE MODELS6논문 https://arxiv.org/abs/2106.09685 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models An important paradigm of natural language processing consists of large-scale pre-training on general domain data and adaptation to particular tasks or domains. As we pre-train larger models, full fine-tuning...모델논문ai인공지능MLLoraLLMGPT딥러닝지피티11시간전ngp9440.tistory.comNam's Study Note[논문 리뷰] LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models91. Introduction NLP를 다루는 많은 Application들은 매우 큰 PTLM을 여러 downstream task를 다루기 위해 adapting 방식을 사용했다. adaptation은 일반적으로 pre-trained model의 전체 파라미터를 update하는 fine-tuning을 사용했다. 하지만 점차 NLP에서 개발되는 모델들이 커지면서 이런 방법은 굉장히 비효율적...2024.05.01chaksseu.tistory.com이제다시공부하자[논문 리뷰] (LoRA) LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELSABSTRACTLow-Rank Adaptation, LoRA 사전 학습 모델의 파라미터는 freeze시키고, downstream tasks를 위한 tranable rank decomposition matrices를 학습시킨다. GPT-3 175B 모델에서 LoRA는 학습하는 파라미터의 수를 10,000배 줄였으며, 필요한 GPU 메모리도 3배 줄였다. RoBERTa, DeBERTa, GPT-2, GPT-3을 파인튜닝하는 것보다, LoRA가 같거나 그 이상의 성과를 냈다.INTRODUCTIONNLP에서의 응용은 하나의 거대한 사전학습 모델을 adapting하면서 여러 downstream에 적용한다. 이러한 adaptation은 보통 fine-tuning(사전 학습 모델의 모든 파라미터를 업데이트)으로 진행된다. 하지만 최근 너무나도 커진 모델들을 이런식으로 파인튜닝하기에는 어려움이 있다. 오직 몇 파라미터만 adapt하거나 새로운 작업을 위한 추가적인 모듈을 학습시키면서 이를 완화하려고함. 그러나 이전의 방법들은 inference latency가 생기거나 모델의 usable sequence length를 감소시켰다. 특PROBLEM STATEMENT언어 모델의 간단한 표현 P는 GPT같은 transformer기반의 일반적인 multi-task learner downstream tasks는 context-target pairs(x,y→sequence of tokens)의 데이터셋으로 학습됨. ⇒ 예를들면 요악 task에 있어서 x는 기사, y는 그의 요약본이라고 볼 수 있다. full fine-tuning에서는 모델은 아래 식을 objective로 작동한다. full ft의 단점으로는 모델 전체 파라미터의 차원과 모델의 변화량의 차원이 같다는 것 ⇒ 거대한 모델에 있어서는 큰AREN’T EXISTING SOLUTIONS GOOD ENOUGH?full ft에 대한 문제를 해결하기 위한 방법들은 이전에도 있었다. adding adapter layer optimizing some forms of the input layer activations 그러나 두 방법 모두 한계를 가지고 있었다. Adapter Layers Introduce Inference Latency adapter layer에서의 extra compute를 피할 수 없다. 큰 신경망은 하드웨어 병렬화에 의존하는데 adapter는 sequential하다. Directly Optimizing the PrompOUR METHODLoRA는 어느 dense layer에나 적용이 가능하지만, 본 논문에서는 Transformer 기반 언어모델로 실험하였다. Low-Rank-Parameterized update matrices 신경망은 행렬곱을 수행하는 많은 dense layer를 포함한다. 구체적인 task에 adapting을 할때, 사전학습된 언어모델은 낮은 “instrisic dimension”을 가지며, 더 작은 subspace로 projection을 해도 효과적으로 학습했다. 이에 영감을 받아, 가중치의 업데이트 또한 낮은 “intrinsic rank”를EMPIRICAL EXPERIMENTSRoBERTa → BERT에서 파생된 것 DeBERTa → RoBERTa보다 더 최신이며, 더 큰 모델 BERT계열 모델 실험 결과을 보면 NLU에서 좋은 성능을 보인 다는 것을 볼 수 있고, GPT-2의 실험 결과를 보면 NLG에서도 좋은 성능이라는 것을 확인할 수 있다. GPT-3 175B LoRA가 FT보다 좋거나 비슷한 성능을 낸다. Trainable Parameter가 많다고 무조건 좋은건 아니다.RELAED WORKSTransformer Language Models self-attention을 사용하는 seq2seq architecture 트랜스포머 디코더의 stack을 사용하여 autoregressive language modeling에 적용 large Transformer 언어 모델인 BERT와 GPT-2 등장 이후로, 먼저 언어모델을 대규모 데이터셋으로 사전훈련 시키고, 이를 파인튜닝하여 구체적인 task에 적용하는 분위기 모델이 더 클수록 더 좋은 성능 Prompt Engineering and Fine-Tuning 프롬프트에 따라 결과의UNDERSTANDING THE LOW-RANK UPDATESWHICH WEIGHT MATRICES IN TRANSFORMER SHOULD WE APPLY LORA TO? 결과를 살펴보면 Wq, Wv 두 가중치 파라미터에 LoRA를 적용하는 것이 업데이트하는 가중치의 종류를 최대한 적게 가지면서 좋은 성능을 냈다. 이를 통해 알 수 있는 것은 rank를 4로 해도 충분히 ΔW의 정보를 담을 수 있다는 것이다. WHAT IS THE OPTIMAL RANK r FOR LORA? 매우 작은 rank로도 준수한 성능을 내는 것을 확인할 수 있다. (ΔW 업데이트 시, 매우 작은 'intrinsicCONCLUSION AND FUTURE WORKLarge Language Model을 finetuning하는 것은 많은 비용과 시간이 드는 작업이다. 본 논문에서 제시한 LoRA 방법론을 통해 얻을 수 있는 장점은 inference latency 줄일 뿐만아니라 input sequence 길이를 줄이지 않고도 finetuning이 가능하다는 것이 있다. 또한 다양한 downstream task에서 단순히 적은 수의 LoRA 파라미터만 바꾸면 되기에 효율적이다고 할 수 있다. Future works에는 다음과 같은 것이 있다. LoRA와 다른 adaptation 방법론과 결합할11Low-Rank Adaptation, LoRA 사전 학습 모델의 파라미터는 freeze시키고, downstream tasks를 위한 tranable rank decomposition matrices를 학습시킨다. GPT-3 175B 모델에서 LoRA는 학습하는 파라미터의 수를 10,000배 줄였으며, 필요한 GPU 메모리도 3배 줄였다. RoBERTa, DeBERTa, GPT-2, GPT-3을 파인튜닝하는 것보다, LoRA가 같거나 그 이상의 성과를 냈다.adapterLoralm논문 리뷰Language Model2024.05.01통합웹 더보기
서비스 안내스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다.자세히보기우바리시사 분야 크리에이터"Am I an enemy of the state?"4We will campaign for food security and food safety, and we will put more measures in place to combat climate change through mitigation and adaptation mechanisms. We have to deal with floods, set up early disaster warning systems and so on. Frank Habineza campaigning during the 2018 general...정당르완다민주주의2024.04.22브런치스토리 검색 더보기story.kakao.com인천시인천시 - 카카오스토리89.1), 지자체 기후적응 선언식, 기업 적응 기술 전시 등 자세히 보기 https://www.koreaadaptweek.org/participants #송도콘벤시아 #기후위기 #환경부 #기후적응 #UNFCCC #적응주간 #Adaptation #인천광역시 #인천시2023.08.28카카오스토리 검색 더보기시사 크리에이터 보기
줄거리“네 멋대로 써라!!” ‘난초도둑’을 찾아 시나리오 속으로 풍덩 뛰어든 작가의 발칙한 상상, 향기로운 도발!! 데뷔작 <존 말코비치 되기>로 아카데미 각본상을 수상한 각본가 찰리 카우프만. 후속 작품에 대한 고민으로 하루하루를 보낸다. 에이젼시를 통해 의뢰가 들어온 새 작품은 뉴요커의 기자 수잔 올리언...더보기다른 사이트 더보기 다음영화정보 제공 안내Kakao가 운영하는 영화 서비스 입니다. 관객수는 영화진흥위원회 통합전산망 데이터로 제공되고 있습니다. 별점은 키노라이츠로부터 제공받는 정보이며, 데이터 제공 상황에 따라 변경될 수 있습니다.영화정보 더보기어댑테이션2023애덥테이션2022
