論文の概要: $100K or 100 Days: Trade-offs when Pre-Training with Academic Resources

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23261v1
• Date: Wed, 30 Oct 2024 17:46:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:28:43.003448
• Title: $100K or 100 Days: Trade-offs when Pre-Training with Academic Resources
• Title（参考訳）: 1万日、100日: 学術的リソースによる事前学習のトレードオフ
• Authors: Apoorv Khandelwal, Tian Yun, Nihal V. Nayak, Jack Merullo, Stephen H. Bach, Chen Sun, Ellie Pavlick,
• Abstract要約: プレトレーニングは計算集約的なことで知られ、学術研究者はリソース不足で有名です。 このようなリソース上でモデルを複製する時間を経験的に測定します。 我々は、価格と事前訓練時間のトレードオフを明らかにするために、費用対効果分析で締めくくります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.08397262486062
• License:
• Abstract: Pre-training is notoriously compute-intensive and academic researchers are notoriously under-resourced. It is, therefore, commonly assumed that academics can't pre-train models. In this paper, we seek to clarify this assumption. We first survey academic researchers to learn about their available compute and then empirically measure the time to replicate models on such resources. We introduce a benchmark to measure the time to pre-train models on given GPUs and also identify ideal settings for maximizing training speed. We run our benchmark on a range of models and academic GPUs, spending 2,000 GPU-hours on our experiments. Our results reveal a brighter picture for academic pre-training: for example, although Pythia-1B was originally trained on 64 GPUs for 3 days, we find it is also possible to replicate this model (with the same hyper-parameters) in 3x fewer GPU-days: i.e. on 4 GPUs in 18 days. We conclude with a cost-benefit analysis to help clarify the trade-offs between price and pre-training time. We believe our benchmark will help academic researchers conduct experiments that require training larger models on more data. We fully release our codebase at: https://github.com/apoorvkh/academic-pretraining.
• Abstract（参考訳）: プレトレーニングは計算集約的なことで知られ、学術研究者はリソース不足で有名です。 したがって、研究者は事前訓練モデルはできないと一般的に想定されている。 本稿では,この仮定を明確にする。 まず、研究者を対象に、利用可能な計算について学び、その後、そのようなリソース上でモデルを複製する時間を経験的に測定する。 所与のGPU上で事前トレーニングする時間を測定するためのベンチマークを導入し、トレーニング速度を最大化するための理想的な設定を特定する。 ベンチマークをさまざまなモデルと学術的なGPU上で実行し、実験に2000GPU時間を費やしました。 例えば、Pythia-1Bは元々64のGPUで3日間トレーニングされていたが、このモデルを(同じハイパーパラメータで)3倍少ないGPUで再現することも可能である。 我々は、価格と事前訓練時間のトレードオフを明らかにするために、費用対効果分析で締めくくります。 われわれのベンチマークは、研究者がより多くのデータでより大きなモデルを訓練する必要がある実験を行うのに役立つと信じている。 コードベースは、https://github.com/apoorvkh/academic-pretraining.comで完全にリリースしています。

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