「勾配低ランク射影」とはどういう意味ですか？
目次
グラデイントローレンジプロジェクションは、大きな言語モデルのトレーニングを効率的にするための方法なんだ。これらのモデルが大きくなるにつれて、たくさんのメモリが必要になって、トレーニングプロセスが遅くて複雑になっちゃうんだよね。
なんで大事なの？
これらのモデルをトレーニングするには、大きな重みやオプティマイザの状態を扱わなきゃいけなくて、かなりのメモリを使うことになるんだ。従来の方法は、トレーニング可能なパラメータの数を制限することでメモリ使用量を減らそうとするけど、全てのパラメータを使った時と比べて、あまり良いパフォーマンスが出ないことが多いんだ。
どうやって動くの？
この方法を使うことで、モデルは全てのパラメータを学べるけど、古い技術に比べてメモリ効率が良いんだ。これによって、トレーニングプロセスの特定の部分で最大65.5%もメモリを節約できるから、あんまり計算能力がなくても、もっと複雑なタスクをこなせるようになるんだよ。
主なメリット
グラデイントローレンジプロジェクションの特徴的な点は、特にオプティマイザでのメモリニーズを大幅に削減できるところ。例えば、メモリ使用量を最大82.5%も減らせるんだ。この効率のおかげで、普通のコンシューマー向けのグラフィックカードで大きなモデルのトレーニングが可能になって、進んだ機械学習がみんなにとって身近なものになっていくんだよ。