Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Tinh chỉnh bậc không của LLM trong không gian con ngẫu nhiên

Created by
  • Haebom

Tác giả

Ziming Yu, Pan Chu, Sike Wang, Jia Li, Mi Tian, Hua Huang

Phác thảo

Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất SubZero, một phương pháp tối ưu hóa hiệu quả về bộ nhớ để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM). Các phương pháp tối ưu hóa bậc không hiện có gặp phải vấn đề là phương sai của ước lượng gradient tăng tuyến tính theo chiều của mô hình, và SubZero giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng nhiễu loạn chiều thấp. SubZero cải thiện hiệu suất huấn luyện đồng thời giảm mức tiêu thụ bộ nhớ, và hội tụ nhanh hơn các phương pháp tối ưu hóa bậc không hiện có. Thông qua kết quả thực nghiệm, chúng tôi xác minh tính ưu việt của SubZero trên các tác vụ mô hình hóa ngôn ngữ khác nhau, và chúng tôi công bố mã nguồn.

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Một kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả bộ nhớ mới để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn
◦
Giải quyết vấn đề phương sai ước tính độ dốc cao của các phương pháp tối ưu hóa bậc không hiện có, đó là Limitations
◦
ĐạT được hiệu suất đào tạo được cải thiện và tốc độ hội tụ nhanh hơn
◦
Xác thực hiệu quả trong các nhiệm vụ mô hình hóa ngôn ngữ thực tế và công bố mã nguồn
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm để xác định khả năng tổng quát hóa của phương pháp đề xuất cho các cấu trúc hoặc kích thước khác ngoài cấu trúc và kích thước LLM chung.
◦
Cần nghiên cứu thêm về nhiều phương pháp điều chỉnh và tối ưu hóa siêu tham số khác nhau.
◦
Cần có những thí nghiệm mở rộng hơn vì kết quả thí nghiệm có thể bị giới hạn trong các tập dữ liệu và nhiệm vụ cụ thể.
👍
Made with Slashpage