論文の概要: Cramming: Training a Language Model on a Single GPU in One Day

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.14034v1
• Date: Wed, 28 Dec 2022 18:59:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-29 14:26:32.329013
• Title: Cramming: Training a Language Model on a Single GPU in One Day
• Title（参考訳）: Cramming: 1日で1つのGPUで言語モデルをトレーニングする
• Authors: Jonas Geiping, Tom Goldstein
• Abstract要約: 言語モデリングの最近のトレンドは、スケーリングによるパフォーマンス向上に焦点を当てている。 我々は,1つのコンシューマGPU上で1日間,マスク付き言語モデルを用いてゼロから完全に訓練されたトランスフォーマーベース言語モデルで達成可能なダウンストリーム性能について検討した。 この制約された設定であっても、大規模設定で観測されるスケーリングの法則に密接に従う性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.18297923419627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent trends in language modeling have focused on increasing performance through scaling, and have resulted in an environment where training language models is out of reach for most researchers and practitioners. While most in the community are asking how to push the limits of extreme computation, we ask the opposite question: How far can we get with a single GPU in just one day? We investigate the downstream performance achievable with a transformer-based language model trained completely from scratch with masked language modeling for a single day on a single consumer GPU. Aside from re-analyzing nearly all components of the pretraining pipeline for this scenario and providing a modified pipeline with performance close to BERT, we investigate why scaling down is hard, and which modifications actually improve performance in this scenario. We provide evidence that even in this constrained setting, performance closely follows scaling laws observed in large-compute settings. Through the lens of scaling laws, we categorize a range of recent improvements to training and architecture and discuss their merit and practical applicability (or lack thereof) for the limited compute setting.
• Abstract（参考訳）: 言語モデリングの最近のトレンドは、スケーリングによるパフォーマンス向上に焦点が当てられ、ほとんどの研究者や実践者にとって、トレーニング言語モデルが手の届かない環境となった。 コミュニティのほとんどが、エクストリーム計算の限界を押し上げる方法を尋ねていますが、私たちは逆の質問をしています。 我々は,1つのコンシューマGPU上で1日間,マスク付き言語モデルを用いてゼロから完全に訓練されたトランスフォーマーベース言語モデルで達成可能なダウンストリーム性能について検討した。 このシナリオで事前学習パイプラインのほとんどすべてのコンポーネントを再分析し、BERTに近いパフォーマンスで修正パイプラインを提供するのとは別に、スケールダウンが難しい理由と、このシナリオでどの変更が実際にパフォーマンスを改善するのかを調査する。 この制約された設定であっても、大規模設定で観測されるスケーリングの法則に密接に従う性能を示す。 スケーリング法則のレンズを通して、最近のトレーニングとアーキテクチャの改善を分類し、限られた計算環境に対するそれらのメリットと実用的適用性(またはその欠如)について論じる。

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