論文の概要: SubTrack your Grad: Gradient Subspace Tracking for Memory and Time Efficient Full-Parameter LLM Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01586v1
• Date: Mon, 03 Feb 2025 18:13:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:57:49.989487
• Title: SubTrack your Grad: Gradient Subspace Tracking for Memory and Time Efficient Full-Parameter LLM Training
• Title（参考訳）: SubTrack your Grad: Gradient Subspace Tracking for Memory and Time Efficient Full-Parameter LLM Training
• Authors: Sahar Rajabi, Nayeema Nonta, Sirisha Rambhatla,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)の訓練は、大きなモデルのサイズと状態のために、かなりの時間と計算資源を必要とする。 進化する勾配部分空間を効率的に追跡する部分空間追跡に基づく最適化手法であるSubTrack-Gradを提案する。 SubTrack-Grad は GaLore よりも優れており、BAdam よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.057289837472806
• License:
• Abstract: Training Large Language Models (LLMs) demand significant time and computational resources due to their large model sizes and optimizer states. To overcome these challenges, recent methods, such as BAdam, employ partial weight updates to enhance time and memory efficiency, though sometimes at the cost of performance. Others, like GaLore, focus on maintaining performance while optimizing memory usage through full parameter training, but may incur higher time complexity. By leveraging the low-rank structure of the gradient and the Grassmannian geometry, we propose SubTrack-Grad, a subspace tracking-based optimization method that efficiently tracks the evolving gradient subspace by incorporating estimation errors and previously identified subspaces. SubTrack-Grad delivers better or on-par results compared to GaLore, while significantly outperforming BAdam, which, despite being time-efficient, compromises performance. SubTrack-Grad reduces wall-time by up to 20.57% on GLUE tasks (15% average reduction) and up to 65% on SuperGLUE tasks (22% average reduction) compared to GaLore. Notably, for a 3B parameter model, GaLore incurred a substantial 157% increase in wall-time compared to full-rank training, whereas SubTrack-Grad exhibited a 31% increase, representing a 49% reduction in wall-time, while enjoying the same memory reductions as GaLore.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の訓練は、大きなモデルのサイズと最適化状態のために、かなりの時間と計算資源を必要とする。 これらの課題を克服するために、BAdamのような最近の手法では、時間とメモリ効率を向上させるために部分的な重み付けが採用されている。 GaLoreのような他のツールでは、完全なパラメータトレーニングを通じてメモリ使用量を最適化しながら、パフォーマンスの維持に重点を置いている。 勾配とグラスマン幾何学の低ランク構造を利用して、推定誤差と以前に同定された部分空間を組み込んで、進化する勾配部分空間を効率的に追跡する部分空間追跡に基づく最適化手法SubTrack-Gradを提案する。 SubTrack-Grad は GaLore と比較すると,パフォーマンスの面では BAdam よりも優れています。 SubTrack-Gradは、GLUEタスクの最大20.57%、SuperGLUEタスクの最大65%(平均22%)をGaLoreと比較して削減する。 特に、3Bパラメータモデルでは、GaLoreはフルランクトレーニングに比べてウォールタイムが157%増加し、SubTrack-Gradは31%増加し、壁タイムが49%減少し、GaLoreと同じメモリダウンを享受した。

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