在人工智能的世界里,模型的参数量往往代表了它的“智慧”。更多的参数意味着模型能够学习和存储更多的知识,从而在各种任务上表现得更加出色。然而,训练这些大模型需要消耗大量的计算资源和内存,这对硬件提出了极高的要求，以当前最著名的拥有1750亿参数大语言模型为例，至少需要1000张英伟达A100才能合理完成训练。（笔者在另一篇文章中有过详细的计算过程）。
新解决方案：GaLore算法
不过,现在这个问题有了新的解决方案!最近,一个由来自加州理工学院、Meta AI、德克萨斯大学奥斯汀分校和卡内基梅隆大学的顶尖研究者组成的团队,发表了一篇重磅论文《GaLore: Memory-Efficient LLM Training by Gradient Low-Rank Projection》。这篇论文提出了一种名为GaLore的全新训练算法,让我们可以在单台24GB显存的消费级GPU上,高效训练70亿参数量级的大型语言模型。这一突破性的成果,为在消费级硬件上训练大模型开辟了新的可能性。
GaLore如何实现？奥秘就是降低优化器状态内存占用。
GaLore的全称是"Gradient Low-Rank Projection",翻译过来是"梯度低秩投影"。这个名字听起来有点高大上,但它的核心思想其实很简单。在训练大模型的过程中,我们通常需要存储三类数据:模型权重参数、优化器状态(如动量、梯度等)和中间激活值。GaLore算法的目标,就是在不影响训练效果的前提下,尽可能地降低优化器状态的内存占用。它利用了一些数学技巧,比如低秩分解,将原本庞大的优化器状态近似为更小的矩阵,从而大大节省了内存。
以70亿参数的模型为例,模型权重大约占用14GB内存,优化器状态却高达42GB,中间激活值也需要2GB左右。可以看出,优化器状态占据了最大的内存空间。
在论文中,研究人员使用70亿参数的LLaMA语言模型对GaLore进行了评估。结果显示,正常BF16精度训练LLaMA 7B模型,需要58GB显存。使用GaLore方法，结合8位量化优化器和逐层权重更新技术后,优化器状态的内存占用降低了65.5%,从42GB减少到了14.5GB。模型参数内存为14GB不变,但由于大幅降低了优化器状态和激活内存占用,最终总内存消耗仅为21.3GB，这意味着,我们现在可以在一张24GB显存的RTX 4090显卡上,轻松完成70亿参数模型的从头训练!而在此之前,这是完全不可想象的。
GaLore与其他内存优化技术的比较
当然,业界还有一些其他的内存优化技术,比如Colossal-AI和LoRA。它们各有特点，相比之下,GaLore的优势在于它既能支持全量更新,实现从头开始的完整预训练,又能显著降低内存占用,让普通消费级硬件也能训练大模型。这种全面而均衡的能力提升,是其他内存优化技术难以企及的。
Colossal-AI是一个支持分布式训练的框架。它通过数据并行、张量并行等策略,将大模型切分成多个部分,分散到不同的设备上训练。但这并没有减少训练的总内存需求,只是将压力分摊到了多个设备上。
LoRA则是在预训练模型的基础上,叠加一个小的低秩矩阵进行训练。这种方法减少了微调阶段需要更新的参数数量,但它的内存优势仅限于微调阶段,对预训练阶段无效。
GaLore算法的重大意义
GaLore算法开启了一种全新的大模型训练范式。与当前流行的LoRA等微调技术有着本质的区别。微调技术更像是给模型安装一个"插件"或"补丁",只针对特定任务进行局部优化。虽然它可以在短时间内提升模型在某个方面的表现,但对模型的整体能力提升有限,而且效果也受限于原有模型的质量。
GaLore的全量更新则让我们有机会从零开始,按照最优的方式来塑造模型的"成长路径"。我们可以根据具体需求,设计出最佳的学习内容和顺序,让模型以最高效的方式成长为一个"专家型"助手。这在面对全新任务或领域时尤为重要,可以最大限度地发挥大模型的潜力。
总结
GaLore算法的提出,是大模型训练领域的一个重要里程碑。它通过降低优化器状态的内存占用,大幅提升了训练效率,让我们可以在普通消费级显卡上训练大模型。这意味着,大模型技术将不再是巨头公司和顶级实验室的专利,而是成为一种大众化的技术工具。越来越多的人将能够参与到大模型的开发和应用中来,为不同领域贡献自己的智慧和创意。
展望未来,我们有理由相信,在算法和硬件的双重进步下,人工智能的应用将变得更加广泛和深入。GaLore等创新性的算法,正是这一进程的重要推动力。让我们一起见证,AI技术给我们的生活带来的巨大变革吧!
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