論文の概要: Towards Efficient Optimizer Design for LLM via Structured Fisher Approximation with a Low-Rank Extension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07752v2
• Date: Thu, 20 Feb 2025 18:48:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-21 14:26:06.464935
• Title: Towards Efficient Optimizer Design for LLM via Structured Fisher Approximation with a Low-Rank Extension
• Title（参考訳）: 低域拡張型構造化漁業近似によるLCMの効率的な最適化設計に向けて
• Authors: Wenbo Gong, Meyer Scetbon, Chao Ma, Edward Meeds,
• Abstract要約: 本稿では,Fisher InformationMatrix (FIM) のレンズによる効率的な近似の体系設計に向けて一歩進める。 我々は、多くの最先端の効率的な近似を(フロベニウスノルムの下で)特定の構造的仮定を持つFIMの解と見なせることを示した。 一般性と効率性のバランスをとるための構造的仮定を慎重に選択することを含む,LLMの実用的効率に関する2つの設計勧告を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.037614012166063
• License:
• Abstract: Designing efficient optimizers for large language models (LLMs) with low-memory requirements and fast convergence is an important and challenging problem. This paper makes a step towards the systematic design of such optimizers through the lens of structured Fisher information matrix (FIM) approximation. We show that many state-of-the-art efficient optimizers can be viewed as solutions to FIM approximation (under the Frobenius norm) with specific structural assumptions. Building on these insights, we propose two design recommendations of practical efficient optimizers for LLMs, involving the careful selection of structural assumptions to balance generality and efficiency, and enhancing memory efficiency of optimizers with general structures through a novel low-rank extension framework. We demonstrate how to use each design approach by deriving new memory-efficient optimizers: Row and Column Scaled SGD (RACS) and Adaptive low-dimensional subspace estimation (Alice). Experiments on LLaMA pre-training (up to 1B parameters) validate the effectiveness, showing faster and better convergence than existing memory-efficient baselines and Adam with little memory overhead. Notably, Alice achieves better than 2x faster convergence over Adam, while RACS delivers strong performance on the 1B model with SGD-like memory.
• Abstract（参考訳）: 低メモリ要求と高速収束による大規模言語モデル(LLM)の効率的な最適化設計は重要かつ困難な問題である。 本稿では、構造化フィッシャー情報行列(FIM)近似のレンズを用いて、そのような最適化器の体系設計に向けて一歩前進する。 我々は、FIM近似の解として(フロベニウスノルムの下で)特定の構造的仮定を用いて、最先端の効率的なオプティマイザが多数存在することを示す。 これらの知見に基づいて,LLMの実用的効率的な最適化手法として,汎用性と効率のバランスをとるための構造的仮定の選択を慎重に行うこと,新しい低ランク拡張フレームワークによって最適化手法のメモリ効率を向上させること,の2つの設計勧告を提案する。 本稿では,新しいメモリ効率最適化手法であるRow and Column Scaled SGD (RACS) とAdaptive Low-dimensional Subspace Estimation (Alice) を導出した。 LLaMA事前トレーニング(最大1Bパラメータ)の実験では、既存のメモリ効率のベースラインとメモリオーバーヘッドの少ないAdamよりも高速で優れた収束性を示している。 特に、AliceはAdamよりも2倍早く収束し、RACSはSGDライクなメモリを持つ1Bモデルで高いパフォーマンスを実現している。

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