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单张GPU搞定GPT-3超参数!先训练小模型,再“一键迁移” | 已开源

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微软出品

 

丰色 发自 凹非寺

 

量子位 | 公众号 QbitAI

 

“一个GPU没法训练GPT-3,更别提在上面调整超参数了。”

 

不不不,现在 情况有变 ——

 

在单个GPU上完全可以调整大规模模型的超参数。

 

怎幺说?

 

原来有人发现了一种新的调参方法,无论模型规模怎幺变化,所得的最优超参数都能保持性能稳定。

 

由此一来,我们可以 先训练一个小版本的模型 ,在上面间接 调整好超参 ,然后以零样本的方式 直接将它们复制到全尺寸模型上 ,就能获得相当不错的性能。

 

这对手里GPU资源不够的人来说简直不要太好了吧。

 

目前,相关帖子也在Reddit上引起热议,得到了300+的点赞支持。

 

 

在一个GPU上调参GPT-3大模型

 

方法名叫 muP (Maximal Update Parametrization),作者分别来自 微软和OpenAI 。

 

想法很简单,利用的是他们在之前的工作中发现的一个叫做µP的特殊参数化思路:

 

窄神经网络和宽神经网络共享同一组最优超参数,即使宽度无限大(width->∞)时也一样。

 

具体原理可以参见论文《Feature Learning in Infinite-Width Neural Networks》。

 

可共享的超参数包括学习率learning rate、learning rate schedule、initialization、parameter multipliers……甚至可以单独针对每个参数张量。

 

作者在宽度高达4096的 Transformer以及ResNet 上验证了这一结论。

 

因此,资源匮乏的炼丹er就可以在单张GPU上对一个小版本的GPT-3模型进行超参数调整:

 

如果在这个小模型上得到的参数接近最优,那幺在大模型上也可以得到一样的结果。

 

ps. 这种调参方式又被命名为“ µ迁移 (µTransfer)”。

 

 

具体效果如何?

 

作者训练了一个只有 4000万 参数规模的小型GPT-3,它小到可以直接跑在一张GPU上。

 

然后把它的超参数“µ迁移”到一个有 67亿 参数的大规模GPT-3上,结果发现它的 性能和原始的GPT-3完全相当 ——尽管原GPT-3的参数规模还是它的两倍!

 

而这一调整成本只占整个预训练成本的7%。

 

由于模型规模增大,直接调整小型模型的成本仍大致相同,如果用该方式来调参175亿规模的GPT-3,其成本可能最多只有总预训练成本的0.3%。

 

 

好了,这时你可能会问:能不能只缩小模型的宽度呢?

 

作者表示,对于“non-width stuff”,没有理论保证。

 

不过好消息是,他们在preLN Transformer的合理范围内对depth、batch size、sequence length和timestep的迁移效果进行了测试。

 

 

其中,他们将BERT-base和BERT-large在宽度和深度上缩小到同样的规模, 然后同时进行超参数调整后发现:

 

相比已经调优的megatron BERT基线,两者的性能都得到了改善,尤其是 BERT-large提升更大 。

 

 

由此也总结出一个道理:

 

迁移后的模型规模越大,收益越高。

 

所以作者还调侃道,虽然我们没有测试175亿规模的GPT-3,但 保证结果能让你“流口水” 。

 

 

说了这幺多,到底如何实现?

 

下表概括了如何通过fan-in或fan-out调整你的模型的initialization和learning rate。

 

其中粉色文本为µP,括号中的灰色文本为pytorch默认值。

 

当然,如果你不想自己手动操作,作者也 开源了Pytorch实现 ,通过pip install mup就可以应用到你的模型中。

 

 

关于作者

 

一作名叫Greg Yang,微软高级研究员。

 

通讯作者为微软研究院深度学习技术中心合伙人研究经理、IEEE Fellow高剑峰。

 

还有两位华人作者分别为来自微软的Liu Xiaodong(北京邮电大学校友)和Chen Weizhu (已在微软工作16年)。

 

他们的这篇成果已被NeurIPS 2021接收。

 

 

GitHub链接:

 

https://github.com/microsoft/mup

 

论文地址:

 

https://arxiv.org/abs/2203.03466

 

官方博客链接:

 

https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/%C2%B5transfer-a-technique-for-hyperparameter-tuning-of-enormous-neural-networks/

 

Reddit讨论:

 

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/tb0jm6/r_you_cant_train_gpt3_on_a_single_gpu_but_you_can/

 

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