論文の概要: VeLoRA: Memory Efficient Training using Rank-1 Sub-Token Projections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17991v2
• Date: Mon, 21 Oct 2024 12:53:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:14:42.633255
• Title: VeLoRA: Memory Efficient Training using Rank-1 Sub-Token Projections
• Title（参考訳）: VeLoRA: Rank-1サブトークン投影によるメモリ効率向上トレーニング
• Authors: Roy Miles, Pradyumna Reddy, Ismail Elezi, Jiankang Deng,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、多くの言語処理タスクに対処するための強力なツールとして登場した。 勾配勾配勾配を用いた効率的なモデル収束に必要な重要な成分を同定し,特徴付ける。 この結果から, 微調整と事前学習の両方のための, 安価かつメモリ効率のよいアルゴリズムが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.133698935322634
• License:
• Abstract: Large language models (LLMs) have recently emerged as powerful tools for tackling many language-processing tasks. Despite their success, training and fine-tuning these models is still far too computationally and memory intensive. In this paper, we identify and characterise the important components needed for effective model convergence using gradient descent. In doing so we find that the intermediate activations used to implement backpropagation can be excessively compressed without incurring any degradation in performance. This result leads us to a cheap and memory-efficient algorithm for both fine-tuning and pre-training LLMs. The proposed algorithm simply divides the tokens up into smaller sub-tokens before projecting them onto a fixed 1-dimensional subspace during the forward pass. These features are then coarsely reconstructed during the backward pass to implement the update rules. We confirm the effectiveness of our algorithm as being complimentary to many state-of-the-art PEFT methods on the VTAB-1k fine-tuning benchmark. Furthermore, we outperform QLoRA for fine-tuning LLaMA and show competitive performance against other memory-efficient pre-training methods on the large-scale C4 dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、最近、多くの言語処理タスクに対処するための強力なツールとして登場した。 これらのモデルの成功にもかかわらず、トレーニングと微調整はまだ計算量が多く、メモリが集中的だ。 本稿では,勾配勾配勾配を用いた効率的なモデル収束に必要な重要な成分を同定し,特徴付ける。 これにより、バックプロパゲーションを実装するのに使用される中間活性化は、性能の劣化を招くことなく過度に圧縮できることが分かる。 この結果から, 微調整と事前学習の両方のための, 安価かつメモリ効率のよいアルゴリズムが得られた。 提案アルゴリズムは,前方通過中に1次元の固定部分空間に投影する前に,トークンを小さなサブトークンに分割する。 これらの機能は、更新ルールを実装するために、後方パス中に粗く再構築される。 VTAB-1kファインチューニングベンチマークにおいて,提案アルゴリズムの有効性を多くの最先端PEFT法に補完するものとして検証した。 さらに,LLaMAの微調整におけるQLoRAよりも優れ,大規模C4データセット上でのメモリ効率の高い事前学習手法と競合する性能を示す。

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