GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection

Основні поняття

提案されたGaLoreは、大規模言語モデルの効率的なトレーニングを可能にし、メモリ使用量を最大65.5%削減しつつ、効率とパフォーマンスを維持します。

Анотація

GaLoreは、LLMのトレーニングにおけるメモリ効率を向上させる革新的な手法です。従来の低ランクアプローチよりも優れたパフォーマンスを実現し、大規模なモデルのトレーニングを可能にします。この手法は、プリトレーニングやファインチューニングの両方で成功を収めており、消費者向けGPUで7Bモデルのトレーニングが初めて可能となりました。GaLoreは8ビット最適化技術と組み合わせてメモリ使用量をさらに削減し、GLUEタスクで優れた結果を達成しています。

Статистика

GaLoreはオプティマイザー状態のメモリ使用量を最大65.5%削減しました。
GaLoreは8ビットAdamと比較して24.5G（52.3%）のメモリ削減を実現しました。
8ビットGaLoreは7Bモデルのトレーニング時に22.0Gのメモリしか必要とせず、24GB VRAM容量内で動作可能です。

Цитати

"GaLore significantly reduces memory usage by up to 65.5% in optimizer states while maintaining both efficiency and performance for large-scale LLM pre-training and fine-tuning."
"Our approach enables training of larger models on hardware with lower memory, helping to minimize energy consumption and carbon footprint associated with training LLMs."

Ключові висновки, отримані з

GaLore

by Jiawei Zhao,... о arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.03507.pdf

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どうして低ランクサブスペース更新頻度が収束に影響するのか

低ランクサブスペース更新頻度が収束に影響する理由は、最適なタイミングでサブスペースを変更しないと、最適化手法が誤ったサブスペースで多くの最適化ステップを無駄にしてしまうからです。特に小さなrの場合、サブスペースの切り替えは正しいタイミングで行われるべきであり、そうしないと効果的な進捗が得られません。

低ランクサブスペースのランクが収束速度にどう影響するか

低ランクサブスペースのランクが収束速度に与える影響は、一定範囲内ではランクを減らすことが収束速度にほとんど直線的な影響を与えることです。具体的には、トレーニング中の異なる段階や条件下で異なるランク値を使用することでメモリ制約内で動作可能かつ性能を維持したり向上させたりすることが可能です。

GaLoreが他種類のモデルや異なる分野へ応用される可能性は

GaLoreは他種類のモデルや異なる分野へ応用される可能性があります。例えばビジョントランスフォーマーや拡散モデルなど他の種類のモデルでも同様にメモリ効率よくトレーニングするためにGaLoreアプローチを活用することが考えられます。また、将来的には量子コンピューター向けやエッジコンピューティング向けなど幅広い分野へも応用されていく可能性があります。