本文主要探讨了在大规模语言模型微调中的内存效率问题,针对现有的反向传播方法在处理大型模型时面临的内存瓶颈。作者提出了一种名为MeZO(Memory-Efficient Zeroth-Order Optimizer)的新型优化器,它利用经典零阶梯度估计(ZO-SGD)的原理,通过仅使用两次前向传播,显著减少了内存需求,从而在保持与推理相同内存占用的前提下进行模型调优。 研究的关键贡献包括: 1. MeZO算法:MeZO采用了就地操作策略,能够在不增加额外内存负担的情况下进行微调,这对于训练大到66亿参数的语言模型至关重要。在实验中,它展示了对300亿参数模型的有效训练,而在同等预算下,传统的反向传播方法只能处理2.7亿参数的模型。 2. 性能比较:实验结果显示,MeZO在多项任务(如分类、多项选择和生成)中表现出色,相对于上下文学习和线性探测,它具有显著优势。特别是,在内存消耗上,MeZO能够减少多达12倍,使得处理更大规模的模型成为可能。 3. 兼容性:MeZO不仅适用于全参数微调,还兼容诸如LoRA(Layer-wise Adaptive Rate Scaling)和前缀调优等参数高效调优技术,进一步提升了模型优化的灵活性。 4. 不可微分目标:除了常见的可微优化目标,MeZO还能有效优化不可微分的目标,如最大化精度或F1值,这在某些任务中具有实际应用价值。 5. 理论支持:作者通过理论分析解释了MeZO在大型模型微调中的有效性,强调了充分的预训练和任务提示对于提高MeZO性能的重要性,这与传统的零阶分析结果有所不同。 这篇中文版论文提供了对内存高效微调语言模型的新思路,有助于解决随着模型规模增长带来的计算挑战,为后续的研究者和实践者提供了一个在资源受限环境下仍能保持高性能的解决方案。
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