論文の概要: AdaLomo: Low-memory Optimization with Adaptive Learning Rate

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.10195v1
• Date: Mon, 16 Oct 2023 09:04:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 15:26:10.697799
• Title: AdaLomo: Low-memory Optimization with Adaptive Learning Rate
• Title（参考訳）: AdaLomo: 適応学習率による低メモリ最適化
• Authors: Kai Lv, Hang Yan, Qipeng Guo, Haijun Lv, Xipeng Qiu
• Abstract要約: 大規模言語モデルに対する適応学習率(AdaLomo)を用いた低メモリ最適化を提案する。 AdaLomoはAdamWと同等の結果を得ると同時に、メモリ要件を大幅に削減し、大きな言語モデルをトレーニングするためのハードウェア障壁を低くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.99489591661645
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models have achieved remarkable success, but their extensive parameter size necessitates substantial memory for training, thereby setting a high threshold. While the recently proposed low-memory optimization (LOMO) reduces memory footprint, its optimization technique, akin to stochastic gradient descent, is sensitive to hyper-parameters and exhibits suboptimal convergence, failing to match the performance of the prevailing optimizer for large language models, AdamW. Through empirical analysis of the Adam optimizer, we found that, compared to momentum, the adaptive learning rate is more critical for bridging the gap. Building on this insight, we introduce the low-memory optimization with adaptive learning rate (AdaLomo), which offers an adaptive learning rate for each parameter. To maintain memory efficiency, we employ non-negative matrix factorization for the second-order moment estimation in the optimizer state. Additionally, we suggest the use of a grouped update normalization to stabilize convergence. Our experiments with instruction-tuning and further pre-training demonstrate that AdaLomo achieves results on par with AdamW, while significantly reducing memory requirements, thereby lowering the hardware barrier to training large language models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルは目覚ましい成功を収めたが、その広範なパラメータサイズはトレーニングにかなりのメモリを必要とするため、高い閾値を設定できる。 最近提案されたlow-memory optimization (lomo)はメモリフットプリントを減少させるが、その最適化技術は確率的勾配降下に似ており、ハイパーパラメータに敏感であり、サブ最適収束を示す。 アダム最適化器の実証分析により、運動量と比較して、適応学習率はギャップを埋める上でより重要であることがわかった。 この知見に基づいて、各パラメータに対して適応学習率を提供する適応学習率(AdaLomo)を用いた低メモリ最適化を導入する。 メモリ効率を維持するため,オプティマイザ状態の2次モーメント推定には非負行列分解を用いる。 さらに,収束を安定化するためにグループ化更新正規化の利用を提案する。 本研究では,AdaLomoがAdamWと同等の結果を得るとともに,メモリ要求を大幅に低減し,大規模言語モデルの学習におけるハードウェア障壁を低くすることを示す。

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