Scaling Smart: Accelerating Large Language Model Pre-training with Small Model Initialization

📄 arXiv: 2409.12903v2 📥 PDF

作者: Mohammad Samragh, Iman Mirzadeh, Keivan Alizadeh Vahid, Fartash Faghri, Minsik Cho, Moin Nabi, Devang Naik, Mehrdad Farajtabar

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-09-19 (更新: 2024-09-20)

💡 一句话要点

提出HyperCloning方法，通过小模型初始化加速大语言模型预训练。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 预训练 模型初始化 参数扩展 HyperCloning

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型预训练计算成本高昂，随机初始化参数效率低下。
  2. HyperCloning通过小模型预训练后扩展参数来初始化大模型，继承小模型的预测能力。
  3. 实验表明，使用HyperCloning初始化的大模型，能显著减少预训练所需的GPU时间。

📝 摘要（中文）

语言模型的预训练阶段通常从随机初始化的参数开始。随着模型规模的不断扩大，训练大量的参数变得极其缓慢且成本高昂。相比之下，小型语言模型的训练成本较低，但通常无法达到大型模型的准确性。本文探讨了一个有趣的想法，将这两种不同的机制联系起来：我们能否开发一种方法，使用较小的预训练模型来初始化大型语言模型？这种初始化是否会在训练时间和最终准确性方面带来任何好处？本文介绍了一种名为HyperCloning的方法，该方法可以将预训练语言模型的参数扩展到具有更大隐藏维度的大型模型。我们的方法确保了较大的模型保留了较小模型的功能。因此，较大的模型在训练开始之前就已经继承了较小模型的预测能力和准确性。我们证明，训练这样一个初始化的模型可以显著节省预训练大型语言模型所需的GPU时间。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大语言模型预训练过程中计算资源消耗过大的问题。现有方法通常采用随机初始化参数，导致训练过程缓慢且成本高昂。小型语言模型虽然训练成本较低，但性能往往不如大型模型。因此，如何高效地初始化大型语言模型，加速预训练过程，是本文要解决的关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用小型预训练模型来初始化大型语言模型。通过某种方式将小型模型的参数扩展到大型模型，使得大型模型在训练初期就具备一定的预测能力，从而加速收敛并降低训练成本。这种方法类似于知识迁移，但不是直接迁移知识，而是迁移模型的结构和参数分布。

技术框架：HyperCloning方法主要包含以下几个阶段：1) 预训练一个小型的语言模型；2) 使用HyperCloning算法将小型模型的参数扩展到大型模型，生成初始化的大型模型；3) 使用初始化的大型模型进行预训练。整体流程是从小到大，逐步提升模型的能力。

关键创新：HyperCloning的关键创新在于其参数扩展方法，它能够保证扩展后的大型模型保留小型模型的功能。具体来说，HyperCloning通过增加隐藏层的维度来实现参数扩展，并设计了一种特殊的初始化策略，使得扩展后的模型在初始状态下与小型模型等价。这种方法避免了随机初始化带来的不确定性，使得大型模型能够更快地学习到有效的表示。

关键设计：HyperCloning的关键设计包括：1) 隐藏层维度的扩展方式，需要保证扩展后的模型能够兼容小型模型的参数；2) 初始化策略，需要确保扩展后的模型在初始状态下与小型模型的功能一致；3) 损失函数和优化器的选择，需要根据具体的任务和数据集进行调整。论文中可能还涉及到一些超参数的设置，例如学习率、batch size等，这些参数也会影响最终的训练效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的HyperCloning方法能够显著减少预训练大型语言模型所需的GPU时间。具体实验数据未知，但摘要中明确指出该方法可以带来显著的节省。通过与随机初始化等基线方法进行对比，可以更清晰地展示HyperCloning的优势和性能提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要大规模语言模型预训练的场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成等。通过减少预训练所需的计算资源，可以降低大语言模型的开发成本，加速相关技术的普及和应用。此外，该方法还可以用于模型压缩和知识迁移等领域，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The pre-training phase of language models often begins with randomly initialized parameters. With the current trends in scaling models, training their large number of parameters can be extremely slow and costly. In contrast, small language models are less expensive to train, but they often cannot achieve the accuracy of large models. In this paper, we explore an intriguing idea to connect these two different regimes: Can we develop a method to initialize large language models using smaller pre-trained models? Will such initialization bring any benefits in terms of training time and final accuracy? In this paper, we introduce HyperCloning, a method that can expand the parameters of a pre-trained language model to those of a larger model with increased hidden dimensions. Our method ensures that the larger model retains the functionality of the smaller model. As a result, the larger model already inherits the predictive power and accuracy of the smaller model before the training starts. We demonstrate that training such an initialized model results in significant savings in terms of GPU hours required for pre-training large language models.