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LoRAによるメモリ使用量削減の検証

 LoRAによるメモリ使用量削減の検証

機械学習モデルの学習の際のメモリ要件を下げることができる、Low-Rank Adaptation (LoRA)の評価を行いました。評価では、対話要約のデータセットであるSAMSumを使用しました。

RevComm_inc

June 02, 2023
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  1. Copyright © RevComm Inc. LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language

    Models Edward Hu, Yelong Shen, Phillip Wallis, Zeyuan Allen-Zhu, Yuanzhi Li, Shean Wang, Lu Wang ,Weizhu Chen https://arxiv.org/abs/2106.09685 LoRAとは • 再学習するベースモデルのパラメータを固定し、fine-tuning用に学習可能な階数分解行列(rank decomposition matrices)をモデルに挿入 • モデルのパラメータを更新する従来のfine-tuningと比較して ◦ 更新するパラメータ数を削減し、GPU要件を下げられる ◦ 差分のみ保存すればよく、ストレージ要件も下げられる ◦ かつ、同等の精度を出せる 2
  2. Copyright © RevComm Inc. その他のメモリ削減 • Mixed Precision (FP16) ◦

    学習は32ビット浮動小数点演算(FP32)を使っているが、代替可能な部分を16ビットの低精度 dtypeに変更することでメモリや計算時間を削減 ◦ しかし、若干の性能低下がネック • Model Quantization (INT8) ◦ ディープラーニングの最適化手法の一つで浮動小数点を8ビットの整数に変換 ◦ 性能を維持しつつメモリの削減が可能 peftを使った導入もさほど難しくない 3
  3. Copyright © RevComm Inc. 計算資源の選定基準 今回の実験で使う環境 • AWS G5.xlarge ◦

    RAM: 16GB ◦ GPU: NVIDIA A10G(24GB) 流行りのChatGPTと比べてG5.xlargeで実験を完結できている分にはコスパが良さそう • ChatGPT: 520K [token/$(USD)]、 • G5.xlarge 日本語T5 model (1GB): 5000K [token/$(USD)] 4
  4. Copyright © RevComm Inc. • 学習・評価データセット:SAMSum Corpus ◦ 対話の抽象型要約データセット •

    学習モデル:flan-t5 ◦ base (約 1GB, 250M param) ◦ large (約 3 GB, 780M param) ◦ xl (約 11.5 GB, 3B param) • 学習時間やメモリ使用量を測るため、ハイパラは以下で固定 ◦ epoch: 3 ◦ train batch: 8 ◦ = (train step: 5526) 実験設定 5
  5. Copyright © RevComm Inc. • flan-t5-baseのFine-TuningとLoRAを比較して、精度はほとんど変わらずGPUメモリ が約2割まで減らせている • LoRAとfp16やint8を組み合わせるとよりメモリ効率が上がる •

    LoRAを使うことで24GBのGPUでもxlサイズのモデルまで学習できる メモリ使用量削減の検証 言語モデル ROUGE-1(↑) ROUGE-2(↑) 学習時間 GPU Memory CPU Memory flan-t5-base-FT 51.3911 26.7651 40.27 min 14830 MB 4873 MB flan-t5-base-LoRA 51.6928 27.0978 49.11 min 3298 MB 4781 MB flan-t5-large-LoRA 53.8242 28.7078 139.36 min 6175 MB 3036 MB flan-t5-xl-LoRA 54.3119 30.1148 350.24 min 15491 MB 5943 MB flan-t5-xl-LoRA-fp16 53.8726 29.7212 224.69 min 10861 MB 8142 MB flan-t5-xl-LoRA-int8 54.6110 30.3880 331.53 min 9251 MB 8296 MB 6