RA-LMC：重尾噪声下LLM贝叶斯微调采样
原文标题：Robust Langevin Sampling under State-Dependent Heavy-Tailed Noise with Applications to LLM Fine-Tuning
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该论文针对随机梯度朗之万蒙特卡洛（SG-LMC）在非对数凹采样中依赖全局Lipschitz梯度和有界噪声方差的问题，提出状态依赖重尾噪声模型与广义光滑性假设，并给出R-LMC、A-LMC、RA-LMC三种方法。作者在Fisher信息下建立非渐近收敛保证，并在LLM与视觉语言模型的贝叶斯微调实验中显示RA-LMC在准确率与不确定性量化上匹配或超越现有基线。
- 问题
- SG-LMC采样依赖全局Lipschitz梯度和有界噪声方差，实际不成立。
- 方法
- 引入状态依赖重尾噪声与广义光滑性，提出R-LMC、A-LMC、RA-LMC三种采样器。
- 结果
- 在LLM与视觉语言模型贝叶斯微调中，RA-LMC在准确率与不确定性量化上匹配或超越基线。
- 影响
- 为LLM贝叶斯微调提供更贴近现实的采样收敛保证，做不确定性量化时可直接替换采样器。
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