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Taming LLMs by Scaling Learning Rates with Gradient Grouping

Created by
  • Haebom

저자

Siyuan Li, Juanxi Tian, Zedong Wang, Xin Jin, Zicheng Liu, Wentao Zhang, Dan Xu

개요

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 학습의 어려움을 해결하기 위해 기울기 그룹화를 이용한 스케일링(SGG) 최적화기를 제안합니다. 기존 적응형 최적화기의 한계인 효율적이고 효과적인 매개변수별 학습률 추정 문제를 해결하고자, SGG는 각 계층의 기울기 통계를 클러스터로 그룹화하고 클러스터별 스케일링을 적용하여 매개변수별 학습률을 보정합니다. 이를 통해 그룹 단위 제약을 유지하면서 매개변수별 적응성을 확보합니다. 다양한 (M)LLM 벤치마크 실험 결과, SGG는 기존 최적화기와 원활하게 통합되며, 다양한 모델 크기에서 일관된 성능 향상과 빠른 수렴을 보입니다. 또한, 다양한 배치 크기와 학습률에서 안정성을 유지함을 보여줍니다.

시사점, 한계점

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시사점:
◦
LLM 학습의 효율성 및 안정성 향상에 기여하는 새로운 최적화 기법 제시
◦
기존 적응형 최적화기의 한계점인 매개변수별 학습률 추정 문제 개선
◦
다양한 모델 크기와 학습 환경에서의 안정적인 성능 및 빠른 수렴 속도 달성
◦
기존 최적화기와의 원활한 통합 가능성
◦
매개변수 효율적인 미세 조정(PEFT) 기법과의 호환성 향상 가능성
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한계점:
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제안된 SGG 최적화기의 계산 비용 및 메모리 사용량에 대한 자세한 분석 부족
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다양한 LLM 아키텍처 및 과제에 대한 일반화 성능에 대한 추가적인 검증 필요
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최적의 클러스터링 전략 및 그룹 크기 결정에 대한 명확한 지침 부재
◦
실제 대규모 LLM 학습 환경에서의 실험 결과 제시 부족 (논문에서 언급된 실험의 규모가 명시적으로 제시되지 않음)
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