Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fira: Can We Achieve Full-rank Training of LLMs Under Low-rank Constraint?

論文の概要: Fira: Can We Achieve Full-rank Training of LLMs Under Low-rank Constraint?

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01623v2
Date: Sat, 12 Oct 2024 08:44:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 16:34:50.661096
Title: Fira: Can We Achieve Full-rank Training of LLMs Under Low-rank Constraint?
Title（参考訳）: Fira: LLMのフルランクトレーニングを低ランク制約下で達成できるか?
Authors: Xi Chen, Kaituo Feng, Changsheng Li, Xunhao Lai, Xiangyu Yue, Ye Yuan, Guoren Wang,
Abstract要約: 低ランクトレーニングは、大規模言語モデルのトレーニングにおいて、メモリ使用量を減らすための有望なアプローチとして登場した。本研究では,この目標を達成するための最初の試みとして,Firaと呼ばれるLLM用のプラグイン・アンド・プレイ・トレーニング・フレームワークを提案する。 FiraはLoRAとGaLoreのどちらよりも優れており、フルランクトレーニングに匹敵する、あるいはそれ以上のパフォーマンスを実現しています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 40.94505326255136
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Low-rank training has emerged as a promising approach for reducing memory usage in training Large Language Models (LLMs). Previous methods either rely on decomposing weight matrices (e.g., LoRA), or seek to decompose gradient matrices (e.g., GaLore) to ensure reduced memory consumption. However, both of them constrain the training in a low-rank subspace, thus inevitably leading to sub-optimal performance. This raises a question: whether it is possible to consistently preserve the low-rank constraint for memory efficiency, while achieving full-rank training (i.e., training with full-rank gradients of full-rank weights) to avoid inferior outcomes? In this paper, we propose a new plug-and-play training framework for LLMs called Fira, as the first attempt to achieve this goal. First, we observe an interesting phenomenon during LLM training: the scaling impact of adaptive optimizers (e.g., Adam) on the gradient norm remains similar from low-rank to full-rank training. Based on this observation, we propose a norm-based scaling method, which utilizes the scaling impact of low-rank optimizers as substitutes for that of original full-rank optimizers to enable full-rank training. In this way, we can preserve the low-rank constraint in the optimizer while achieving full-rank training for better performance. Moreover, we find that there are sudden gradient rises during the optimization process, potentially causing loss spikes. To address this, we further put forward a norm-growth limiter to smooth the gradient via regulating the relative increase of gradient norms. Extensive experiments on the pre-training and fine-tuning of LLMs show that Fira outperforms both LoRA and GaLore, achieving performance that is comparable to or even better than full-rank training.
Abstract（参考訳）: 低ランクトレーニングは、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングにおいて、メモリ使用量を減らすための有望なアプローチとして登場した。従来の手法では、重量行列(例えばLoRA)を分解するか、勾配行列(例えばGaLore)を分解してメモリ消費を減らそうとしていた。しかし、どちらも低ランクのサブスペースでのトレーニングを制限しており、必然的に準最適性能につながる。これは、低ランクのメモリ効率の制約を一貫して維持できるかどうかという疑問を提起する一方で、劣悪な結果を避けるためにフルランクのトレーニング(フルランクのウェイト勾配でのトレーニング)を行うことができるのか? 本稿では,この目標を達成するための最初の試みとして,Firaと呼ばれるLLM用のプラグイン・アンド・プレイ・トレーニングフレームワークを提案する。適応オプティマイザ(例えばAdam)の勾配ノルムへのスケーリング効果は、低ランクからフルランクのトレーニングに類似している。そこで本研究では,低ランクオプティマイザのスケーリング効果を,オリジナルフルランクオプティマイザのスケーリング効果の代替として活用し,フルランクトレーニングを実現するための標準スケーリング手法を提案する。このようにして、オプティマイザの低ランク制約を保ちつつ、フルランクトレーニングを達成し、パフォーマンスを向上させることができる。さらに,最適化プロセス中に突然勾配が上昇し,損失のスパイクが発生する可能性が示唆された。これを解決するために、勾配ノルムの相対的な増加を規制し、勾配を滑らかにするためにノルム成長制限器をさらに推進した。 LLMの事前トレーニングと微調整に関する大規模な実験は、FiraがLoRAとGaLoreの両方を上回り、フルランクトレーニングに匹敵する、あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成したことを示している。

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