この記事では、ニューラルネットワークの訓練に不可欠なオプティマイザーに関する最新の進展について説明しています。
従来のAdamオプティマイザーは、大規模な言語モデルの訓練に広く使用されてきましたが、メモリ効率の問題が指摘されていました。たとえば、70億パラメータの言語モデルを訓練するにはAdamで86GBものメモリが必要となり、5400億パラメータのGoogle PaLMのようなモデルでは50台以上のGPUが必要になるほどでした。
しかし、ML研究者チームが開発した新しい「Adam-mini」オプティマイザーは、メモリ効率が2倍改善され、従来のAdamWと比べて49.6%高いスループットを実現するという画期的な性能を持っています。これにより、これまで困難だった超大規模な言語モデルの訓練が容易になり、AIの飛躍的な進化につながることが期待されます。
To Another Language
from source content
levelup.gitconnected.com
Key Insights Distilled From
by Dr. Ashish B... at levelup.gitconnected.com 07-05-2024
https://levelup.gitconnected.com/the-new-adam-mini-optimizer-is-here-to-cause-a-breakthrough-in-ai-6b0ba252ae36Deeper Inquiries