論文の概要: MEFT: Memory-Efficient Fine-Tuning through Sparse Adapter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04984v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 14:49:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 13:41:57.371323
• Title: MEFT: Memory-Efficient Fine-Tuning through Sparse Adapter
• Title（参考訳）: MEFT:スパースアダプタによるメモリ効率の良いファインチューニング
• Authors: Jitai Hao, WeiWei Sun, Xin Xin, Qi Meng, Zhumin Chen, Pengjie Ren, Zhaochun Ren,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル (LLM) を大容量かつメモリ効率のよいアダプタで微調整する機構を提案する。 これは、LLMのFeed-Forward Networks(FFN)における固有のアクティベーション間隔を活用することで実現される。 我々は、不必要なCPU計算を緩和し、GPUとCPU間の通信量を削減するために、Mixture of Experts(MoE)のようなアーキテクチャを採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.616849959987555
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Parameter-Efficient Fine-tuning (PEFT) facilitates the fine-tuning of Large Language Models (LLMs) under limited resources. However, the fine-tuning performance with PEFT on complex, knowledge-intensive tasks is limited due to the constrained model capacity, which originates from the limited number of additional trainable parameters. To overcome this limitation, we introduce a novel mechanism that fine-tunes LLMs with adapters of larger size yet memory-efficient. This is achieved by leveraging the inherent activation sparsity in the Feed-Forward Networks (FFNs) of LLMs and utilizing the larger capacity of Central Processing Unit (CPU) memory compared to Graphics Processing Unit (GPU). We store and update the parameters of larger adapters on the CPU. Moreover, we employ a Mixture of Experts (MoE)-like architecture to mitigate unnecessary CPU computations and reduce the communication volume between the GPU and CPU. This is particularly beneficial over the limited bandwidth of PCI Express (PCIe). Our method can achieve fine-tuning results comparable to those obtained with larger memory capacities, even when operating under more limited resources such as a 24GB memory single GPU setup, with acceptable loss in training efficiency. Our codes are available at https://github.com/CURRENTF/MEFT.
• Abstract（参考訳）: パラメータ効率のよい微調整(PEFT)は、限られたリソース下での大規模言語モデル(LLM)の微調整を容易にする。 しかし、PEFTによる複雑な知識集約タスクの微調整性能は、制約付きモデルの容量によって制限される。 この制限を克服するために,より大型でメモリ効率のよいLLMを微調整する機構を導入する。 これは、LLMのFeed-Forward Networks(FFNs)の固有のアクティベーション空間を活用し、GPU(Graphics Processing Unit)と比較してCPU(Central Processing Unit)メモリの容量を大きくすることで実現される。 CPU上により大きなアダプタのパラメータを格納し、更新します。 さらに、不必要なCPU計算を緩和し、GPUとCPU間の通信量を削減するために、Mixture of Experts(MoE)のようなアーキテクチャを採用している。 これはPCI Express (PCIe) の帯域幅の制限に対して特に有益である。 提案手法は,24GBのメモリ単一GPUセットアップなど,より限られたリソースの下で動作しても,トレーニング効率を損なうことなく,メモリ容量の増大に匹敵する微調整結果が得られる。 私たちのコードはhttps://github.com/CURRENTF/MEFT.comで公開されています。

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