論文の概要: Spike No More: Stabilizing the Pre-training of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16903v2
• Date: Fri, 2 Feb 2024 10:37:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 18:50:43.419173
• Title: Spike No More: Stabilizing the Pre-training of Large Language Models
• Title（参考訳）: spike no more: 大きな言語モデルの事前学習の安定化
• Authors: Sho Takase, Shun Kiyono, Sosuke Kobayashi, Jun Suzuki
• Abstract要約: ロススパイクは、大きな言語モデルの事前訓練中に発生することが多い。 損失スパイクの原因を調べるため,内部層の勾配に着目した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.89174910063414
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Loss spikes often occur during pre-training of large language models. The spikes degrade the performance of large language models and sometimes ruin the pre-training. Since the pre-training needs a vast computational budget, we should avoid such spikes. To investigate the cause of loss spikes, we focus on gradients of internal layers. Through theoretical analyses, we reveal two causes of the exploding gradients, and provide requirements to prevent the explosion. In addition, we propose a method to satisfy the requirements by combining the initialization method and a simple modification to embeddings. We conduct various experiments to verify our theoretical analyses empirically. Experimental results indicate that the combination is effective in preventing spikes during pre-training.
• Abstract（参考訳）: 損失スパイクは、大規模な言語モデルの事前学習中に発生することが多い。 スパイクは大きな言語モデルの性能を低下させ、時には事前訓練を台無しにする。 事前トレーニングには膨大な計算予算が必要ですから,そのようなスパイクは避けるべきです。 損失スパイクの原因を明らかにするため,内部層の勾配に着目した。 理論的解析により爆発勾配の2つの原因を明らかにし,爆発を防止するための要件を提供する。 さらに,初期化法と埋め込みへの簡単な修正を組み合わせることで,要求を満たす手法を提案する。 我々は理論解析を実証的に検証するために様々な実験を行う。 実験の結果,前訓練時のスパイク防止に有効であった。

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