論文の概要: Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08719v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 15:19:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:10:45.174776
• Title: Balancing Speed and Stability: The Trade-offs of FP8 vs. BF16 Training in LLMs
• Title（参考訳）: 速度と安定性のバランス:LLMにおけるFP8とBF16のトレードオフ
• Authors: Kazuki Fujii, Taishi Nakamura, Rio Yokota,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、人間の言語理解と生成能力によって大きな注目を集めている。 これらのモデルは、その大規模で広範なトレーニングデータによって特徴づけられ、自然言語処理において何が可能であるかの境界を押し進めている。 このようなモデルのトレーニングに関連する膨大な計算要求により、トレーニングプロセスの効率を最適化する研究が進められている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.5440077473497364
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have attracted significant attention due to their human-like language understanding and generation capabilities, as well as their applicability across various domains. These models, characterized by their massive scale and extensive training data, continue to push the boundaries of what is possible in natural language processing. The Llama 3 series, for instance, exemplifies this trend with its flagship model boasting 405 billion parameters trained on 15.6 trillion tokens. The immense computational demands associated with training such models have spurred ongoing research into optimizing the efficiency of the training process, particularly through the use of lower-precision formats. NVIDIA's H100 GPU, which introduces support for FP8 in addition to the more conventional FP16 and BF16 formats, has emerged as a focal point in this optimization effort. Preliminary studies suggest that FP8 could offer substantial reductions in training time without sacrificing model performance when compared to BF16, making it a promising candidate for large-scale model training. However, the broader implications of adopting FP8, particularly in terms of training stability and downstream task performance, have yet to be fully understood. In this study, we delve into the practical trade-offs involved in adopting FP8 over BF16 for training LLMs.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、言語理解と生成能力、および様々なドメインに適用性によって、大きな注目を集めている。 これらのモデルは、その大規模で広範なトレーニングデータによって特徴づけられ、自然言語処理において何が可能であるかの境界を押し進めている。 例えば、Llama 3シリーズは15.6兆のトークンで405億のパラメータを訓練した旗艦モデルでこの傾向を実証している。 このようなモデルのトレーニングに関連する膨大な計算要求は、トレーニングプロセスの効率を最適化する研究、特に低精度フォーマットの使用を加速させてきた。 NVIDIAのH100 GPUは、従来のFP16とBF16フォーマットに加えて、FP8をサポートする。 予備研究により、FP8はBF16と比較してモデル性能を犠牲にすることなく、訓練時間を大幅に短縮できる可能性が示唆された。 しかし、FP8を採用することのより広範な意味、特にトレーニングの安定性とダウンストリームタスクのパフォーマンスは、まだ完全には理解されていない。 本研究では,LLMのトレーニングにFP8をBF16に導入する際の実践的トレードオフについて検討する。

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