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全参数微调的显存使用量和推理同样多，大模子不再仅仅大型科技公司的玩物了。
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大型讲话模子（LLM）透顶改动了当然讲话处理（NLP）边界，展示了浮现、顿悟等杰出才智。但是，若想构建出具备一定通用才智的模子，就需要数十亿参数，这大幅普及了 NLP 盘考的门槛。在 LLM 模子调优历程中常常又需要崇高的 GPU 资源，举例 8×80GB 的 GPU 成立，这使得微型执行室和公司很难参与这一边界的盘考。
欧博娱乐最近，东说念主们正在盘考参数高效的微调时期（PEFT），举例 LoRA 和 Prefix-tuning，为诈欺有限资源对 LLM 进行调优提供了料理有蓄意。但是，这些设施并莫得为全参数微调提供实用的料理有蓄意，而全参数微调已被公觉得是比参数高效微调更庞杂的设施。
博彩平台游戏充值活动在上周复旦大学邱锡鹏团队提交的论文《Full Parameter Fine-tuning for Large Language Models with Limited Resources》中，盘考东说念主员提倡了一种新的优化器 LOw-Memory Optimization（LOMO）。
通过将 LOMO 与现存的内存甘心时期集成，与圭臬设施（DeepSpeed 料理有蓄意）比较，新设施将内存使用量减少到了之前的 10.8%。因此，新设施大要在一台具有 8×RTX 3090 的机器上对 65B 模子进行全参数微调，每个 RTX 3090 具有 24GB 内存。
论文贯穿：https://arxiv.org/abs/2306.09782
在该责任中，作家分析了 LLM 中内存使用的四个方面：激活、优化器情状、梯度张量和参数，并对考验历程进行了三方面的优化：
从算法的角度重新念念考了优化器的功能，发现 SGD 在微调 LLM 完满参数方面是一种很好的替代品。这使得作家不错删除优化器情状的通盘部分，因为 SGD 不存储任何中间情状。新提倡的优化器 LOMO 将梯度张量的内存使用量减少到 O (1)，格外于最大梯度张量的内存使用量。为了使用 LOMO 沉静搀杂精度考验，作家集成了梯度归一化、蚀本缩放，并在考验期间将某些筹办调养为全精度。
新时期让内存的使用就是参数使用加上激活和最大梯度张量。全参数微调的内存使用被推向了极致，其仅等同于推理的使用。这是因为 forward+backward 历程的内存占用应该不会比单独的 forward 历程少。值得把稳的是，在使用 LOMO 甘心内存时，新设施确保了微调历程不受影响，因为参数更新历程仍然等同于 SGD。
该盘考评估了 LOMO 的内存和迷糊量性能，标明借助 LOMO，盘考者在 8 个 RTX 3090 GPU 上就不错考验 65B 参数的模子。此外，为了考据 LOMO 不才游任务上的性能，他们应用 LOMO 来调优 SuperGLUE 数据集蚁集上 LLM 的沿路参数。效用标明了 LOMO 对具少见十亿参数的 LLM 进行优化的灵验性。
设施先容
在设施部分，本文详备先容了 LOMO（LOW-MEMORY OPTIMIZATION）。一般而言，梯度张量默示一个参数张量的梯度，其大小与参数推敲，这么一来内存支出较大。而现存的深度学习框架如 PyTorch 会为所有参数存储梯度张量。现阶段，存储梯度张量有两方面原因：筹办优化器情状以及归一化梯度。
由于该盘考取舍 SGD 手脚优化器，因此莫得依赖于梯度的优化器情状，何况他们有一些梯度归一化的替代有蓄意。
他们提倡了 LOMO，如算法 1 所示，LOMO 将梯度筹办与参数更新和会在一个法子中，从而幸免了梯度张量的存储。
体育产业趋势下图为 SGD 和 LOMO 在反向传播和参数更新阶段的比较。Pi 为模子参数，Gi 为 Pi 对应的梯度。LOMO 将梯度筹办和参数更新和会到一个法子中，使梯度张量最小。
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LOMO 对应的算法伪代码：
具体而言，该盘考将 vanilla 梯度下落默示为
，这是一个两步历程，最初是筹办梯度，然后更新参数。和会版块为
该盘考的要道念念想是在筹办梯度时立即更新参数，这么就不会在内存中存储梯度张量。这一步不错通过在向反向传播中注入 hook 函数来已毕。PyTorch 提供了注入 hook 函数的计议 API，但却无法用现时的 API 已毕精准的即时更新。违反，该盘考在内存中最多存储一个参数的梯度，皇冠体育app并跟着反向传播一一更新每个参数。本文设施减少了梯度的内存使用，从存储所有参数的梯度到只存储一个参数的梯度。
大部分 LOMO 内存使用与参数高效微调设施的内存使用一致，这标明 LOMO 与这些设施汇集拢只会导致梯度占用内存的微小加多。这么就不错为 PEFT 设施调优更多的参数。
足球比赛押注平台推荐执行效用
在执行部分，盘考者从三个方面评估了他们提倡的设施，即内存使用情况、迷糊量和下流性能。要是不作进一步解说，所有的执行皆是用 7B 到 65B 的 LLaMA 模子进行的。
菲乐餐厅内存使用情况
盘考者最初倡导了，在不同成立下，考验期间的模子情状和激活的内存使用情况。如表 1 所示，与 AdamW 优化器比较，LOMO 优化器的使用导致内存占用大幅减少，从 102.20GB 减少到 14.58GB；与 SGD 比较，在考验 LLaMA-7B 模子时，内存占用从 51.99GB 减少到 14.58GB。内存用量的大幅减少主要归因于梯度和优化器情状的内存需求减少。因此，在考验历程中，内存大部分被参数占据，与推理历程中的内存用量格外。
如图 2 所示，要是取舍 AdamW 优化器进行 LLaMA-7B 考验，格外大比例的内存（73.7%）被分派给优化器情状。用 SGD 优化器替换 AdamW 优化器不错灵验减少优化器情状占用内存的百分比，从而减弱 GPU 内存使用（从 102.20GB 减少到 51.99GB）。要是使用 LOMO，参数更新和 backward 会被和会到一个法子中，进一步摒弃优化器情状对内存的需求。
迷糊量
盘考者比较了 LOMO、AdamW 和 SGD 的迷糊性能。执行是在一台配备了 8 个 RTX 3090 GPU 的行状器上进行的。
关于 7B 的模子，LOMO 的迷糊量呈现权贵上风，进取 AdamW 和 SGD 约 11 倍。这一紧要翻新可归功于 LOMO 在单个 GPU 上考验 7B 模子的才智，这减少了 GPU 间的通讯支出。与 AdamW 比较，SGD 的迷糊量略高，这可归因于 SGD 铲除了动量和方差的筹办。
至于 13B 模子，由于内存的约束，它无法在现存的 8 个 RTX 3090 GPU 上用 AdamW 考验。在这种情况下，模子的并行性对 LOMO 来说是必要的，LOMO 在迷糊量方面仍然优于 SGD。这一上风归功于 LOMO 的内存高效特色，以及只需要两个 GPU 以推敲的成立来考验模子，从而镌汰了通讯资本，普及了迷糊量。此外，在考验 30B 模子时，SGD 在 8 个 RTX 3090 GPU 上碰到了内存不及（OOM）的问题，而 LOMO 在独一 4 个 GPU 的情况下推崇精致。
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终末，盘考者使用 8 个 RTX 3090 GPU 告捷考验了 65B 模子，已毕了 4.93 TGS 的迷糊量。诈欺这么的行状器成就和 LOMO，模子在 1000 个样本上的考验历程（每个样本包含 512 个 token）大要需要 3.6 小时。
下流性能
为了评估 LOMO 在微调大型讲话模子方面的灵验性，盘考者进行了一系列世俗的执行。他们将 LOMO 与其他两种设施进行比较，一种是不需要微调的 Zero-shot，另一种是当今很流行的参数高效微调时期 LoRA。
表 3 效用夸耀：
LOMO 的推崇明白好于 Zero-shot；在大大宗执行中，LOMO 深广优于 LoRA；LOMO 不错灵验推广至 650 亿参数的模子。
LOMO 和 LoRA 在骨子上是相互沉寂的。为了考据这一说法，盘考者使用 LLaMA-13B 在 BoolQ 和 MultiRC 数据集上进行了执行。效用如图 3 所示。
排列三轮盘他们发现，LOMO 在握续增强 LoRA 的性能，不论 LoRA 获得的效用有多高。这标明，LOMO 和 LoRA 取舍的不同微调设施是互补的。具体来说，LOMO 专注于微调预考验模子的权重，而 LoRA 则调养其他模块。因此，LOMO 不会影响到 LoRA 的性能；违反，它有助于对下流任务进行更好的模子调优。
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