大規模言語モデルのファインチューニングにおけるGPUメモリ使用量の推定

Core Concepts

LLMemは、複数のGPUを使用したファインチューニング時のGPUメモリ使用量を正確に推定し、最適な分散ファインチューニング手法を特定する。

Abstract

LLMemは、大規模言語モデル(LLM)のファインチューニング時のGPUメモリ使用量を正確に推定する手法を提案する。LLMemは、単一GPUと複数GPUの両方でのメモリ使用量を考慮し、分散ファインチューニング手法ごとの特性を分析する。
単一GPUでは、トランスフォーマーモデルとLMヘッドの異なるメモリ割り当て方法を考慮し、正確な推定を行う。複数GPUでは、高度なデータ並列化(ADP)やテンソル並列化(TP)などの手法ごとの特性を分析し、メモリ使用量を推定する。
実験結果から、LLMemは単一GPUでのピークメモリ使用量を最大1.6%の誤差で、10億パラメータ以上のLLMを複数GPUでファインチューニングする際のメモリ使用量を平均3.0%の誤差で推定できることが示された。これは、従来手法よりも大幅に高い精度である。
LLMemはさらに、推定結果に基づいて最適な分散ファインチューニング手法を選択するアルゴリズムも提供する。これにより、GPUメモリ不足を回避しつつ、ファインチューニング時間を最短化することができる。

Stats

単一GPUでのピークメモリ使用量は16,378 MB
OPT-350mモデルのピークメモリ使用量は16,264 MB
bloom-560mモデルのピークメモリ使用量は16,324 MB
codegen-350Mモデルのピークメモリ使用量は16,100 MB

Quotes

"LLMemは単一GPUでのピークメモリ使用量を最大1.6%の誤差で、10億パラメータ以上のLLMを複数GPUでファインチューニングする際のメモリ使用量を平均3.0%の誤差で推定できる。"
"LLMemはさらに、推定結果に基づいて最適な分散ファインチューニング手法を選択するアルゴリズムも提供する。これにより、GPUメモリ不足を回避しつつ、ファインチューニング時間を最短化することができる。"

Key Insights Distilled From

LLMem: Estimating GPU Memory Usage for Fine-Tuning Pre-Trained LLMs

by Taeho Kim,Ya... at arxiv.org 04-18-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.10933.pdf

Deeper Inquiries

大規模言語モデルのファインチューニングにおいて、CPUメモリを活用する異種並列化手法はどのように活用できるか。

大規模言語モデルのファインチューニングにおいて、GPUメモリの制約に直面した場合、CPUメモリを活用する異種並列化手法が有用です。この手法では、GPUメモリが不足する場合に一部の計算をCPUにオフロードし、GPUとCPUのメモリを効果的に活用します。具体的には、ZeRO-offloadなどの手法を使用して、GPU上でのパラメータおよび勾配の計算を行いつつ、CPU上で勾配や最適化ステップの計算を行うことが可能です。このようにして、CPUメモリを活用することで、大規模なモデルのファインチューニングを効率的に行うことができます。

大規模言語モデルのファインチューニングにおいて、LLMemの推定精度を向上させるためには、どのような要因を考慮する必要があるか。

LLMemの推定精度を向上させるためには、以下の要因を考慮する必要があります。

モデルの構造: ファインチューニング対象の言語モデルの構造を正確に理解し、トランスフォーマーや言語モデリングヘッドなどの部分ごとにメモリ使用量を適切に推定する必要があります。
分散ファインチューニング手法: 複数のGPUを使用する場合、データ並列化やテンソル並列化などの分散ファインチューニング手法の選択によってメモリ使用量が異なるため、それぞれの手法に合わせて推定を行う必要があります。
バッチサイズ: バッチサイズの選択がメモリ使用量に影響を与えるため、最適なバッチサイズを考慮して推定を行う必要があります。
メモリ管理: モデルのパラメータや勾配のメモリ管理方法によってメモリ使用量が変化するため、適切なメモリ管理手法を考慮して推定を行う必要があります。

大規模言語モデルのファインチューニングにおいて、メモリ使用量以外にどのような課題が存在するか。

大規模言語モデルのファインチューニングには、メモリ使用量以外にも以下のような課題が存在します。

計算リソース: 大規模なモデルをファインチューニングする際には、計算リソースも重要な課題となります。複数のGPUやCPUを効率的に活用するための並列化手法やオフロード手法が必要です。
ハイパーパラメータチューニング: ファインチューニングにおいては、適切なハイパーパラメータの選択が重要です。学習率やイテレーション数などのパラメータを適切に調整する必要があります。
データセットの適合性: ファインチューニングに使用するデータセットの品質や量がモデルの性能に影響を与えるため、適切なデータセットの選定が重要です。
モデルの選択: ファインチューニングに適したモデルの選択も重要です。事前学習済みのモデルの適合性や性能を考慮して適切なモデルを選択する必要があります。