演算法微調

Ⅰ 優化 | 塊坐標下降法：助力單張3090全參數高效微調7B級大模型

研究背景

大模型的崛起推動了人工智慧在多個領域的深入應用，全參數微調成為提升模型在特定任務上表現的關鍵。然而，這種方法通常需要大量GPU計算資源。在資源受限情況下，參數高效微調演算法如LoRA成為首選，但其與全參數Adam微調在性能上仍存在差異。如何在有限資源下實現接近全參數微調的性能成為研究熱點。本文提出BAdam演算法，通過優化設計實現資源與性能的最優平衡。

演算法設計

塊坐標優化策略在每次迭代中僅更新部分參數，解決剩餘參數形成的低維度優化問題。這種方法適用於參數量巨大的大規模優化問題，如Llama 2-7B大模型的微調，其參數量高達70億，而訓練集數據量通常在10萬以下。BAdam應用Adam演算法作為子問題的高效近似求解器。

演算法特性

本文實驗在單張RTX3090-24GB GPU上進行，通過Alpaca-GPT4數據集上Llama 2-7B模型微調，比較BAdam與主流內存高效微調演算法的性能。實驗結果顯示BAdam在相同數據迭代下表現出優勢，並在實際運行時間上有明顯優勢。MT-bench評估的下游任務表現顯示BAdam在計算時間更少的情況下，優於LoRA微調演算法，且在SuperGLUE基準測試中接近全參數Adam微調的性能。

總結

BAdam演算法在當前大模型研究中展現出廣泛的應用潛力。它在保證下游任務性能不受明顯影響的前提下，有效減少了GPU內存資源的使用，促進了大模型在低內存條件下的高效優化。更多詳細信息請參考引用文獻及項目代碼。