Scalable Efficient Training of Large Language Models with Low-dimensional Projected Attention

📄 arXiv: 2411.02063v1 📥 PDF

作者: Xingtai Lv, Ning Ding, Kaiyan Zhang, Ermo Hua, Ganqu Cui, Bowen Zhou

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-04

备注: Accepted to EMNLP 2024 (Main Conference)

💡 一句话要点

提出低维投影注意力(LPA)以高效训练大规模语言模型，提升性能并加速训练。

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

关键词: 大规模语言模型 低秩分解 注意力机制 高效训练 Transformer 低维投影 模型加速

📋 核心要点

  1. 现有大规模语言模型训练面临效率和效果难以兼顾的挑战，低秩方法虽然高效但常牺牲性能。
  2. 论文提出低维投影注意力（LPA），仅在注意力层应用低维模块，在降低参数量的同时提升性能。
  3. 实验结果表明，LPA在多种参数规模下均有效，相比原始Transformer，训练速度提升，困惑度和下游任务性能也得到提升。

📝 摘要（中文）

本文旨在同时提升大型语言模型（LLMs）的有效性和效率，这是一个极具挑战性的研究目标。研究发现，通常被认为会牺牲性能的低秩预训练方法，如果精确地针对减少的参数，则可以实现可扩展的有效性。具体而言，仅将低维模块应用于注意力层可以解决此问题，并提高有效性和效率。我们将此结构称为低维投影注意力（LPA），并提供了分析解释。通过在1.3亿、3.7亿以及扩展到30亿参数规模上进行的大量实验，验证了LPA的有效性和可扩展性。结果表明，与原始Transformer相比，LPA模型最多可节省12.4%的时间，同时在测试困惑度（ppl）和下游任务上实现约5%的改进。

🔬 方法详解

问题定义：大规模语言模型（LLMs）的训练需要巨大的计算资源和时间。现有的低秩方法虽然可以减少参数量，提高训练效率，但通常会导致模型性能下降，无法同时兼顾效率和效果。因此，如何在保证模型性能的前提下，提高LLMs的训练效率是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是，并非所有参数都对模型性能至关重要。通过精确地定位并减少注意力层中的参数，可以在不显著影响模型性能的情况下，显著提高训练效率。具体而言，通过低维投影的方式来降低注意力层的参数量，从而实现加速训练的目的。

技术框架：LPA模型基于Transformer架构，其核心改进在于注意力层。在原始Transformer的注意力机制中，query、key和value的计算都需要进行高维的线性变换。LPA通过引入低维投影矩阵，将这些高维向量投影到低维空间，然后再进行注意力计算。这样可以显著减少注意力层的参数量，从而提高训练效率。整体框架仍然是Transformer的encoder-decoder结构，只是在attention模块做了修改。

关键创新：LPA的关键创新在于，它证明了低秩方法在特定情况下可以既高效又有效。与以往的低秩方法不同，LPA不是盲目地减少所有参数，而是有针对性地减少注意力层的参数。这种精确的参数减少策略，使得LPA能够在提高训练效率的同时，保持甚至提升模型性能。

关键设计：LPA的关键设计包括：1) 低维投影矩阵的维度选择：需要根据具体的任务和数据集进行调整，以平衡效率和性能。2) 投影矩阵的初始化：合理的初始化方法可以加速模型的收敛。3) 注意力计算方式：可以选择不同的注意力计算方式，如scaled dot-product attention等。论文中没有明确说明具体的损失函数，但通常会使用交叉熵损失函数来训练语言模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LPA在1.3亿、3.7亿和30亿参数规模的模型上进行了验证。实验结果表明，与原始Transformer相比，LPA模型最多可节省12.4%的训练时间，同时在测试困惑度（ppl）上平均提升约5%，并在下游任务上取得相似的性能提升。这些结果表明，LPA在提高训练效率的同时，能够保持甚至提升模型性能。

🎯 应用场景

LPA具有广泛的应用前景，可用于训练各种大规模语言模型，尤其是在计算资源有限的情况下。它可以加速模型的训练过程，降低训练成本，并提高模型的性能。潜在的应用领域包括自然语言处理、机器翻译、文本生成、对话系统等。LPA的未来影响在于，它为高效训练大规模语言模型提供了一种新的思路，有望推动LLMs在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Improving the effectiveness and efficiency of large language models (LLMs) simultaneously is a critical yet challenging research goal. In this paper, we find that low-rank pre-training, normally considered as efficient methods that will compromise performance, can be scalably effective when reduced parameters are precisely targeted. Specifically, applying the low-dimensional module only to the attention layer -- resolves this issue and enhances both effectiveness and efficiency. We refer to this structure as Low-dimensional Projected Attention (LPA) and provide an explanatory analysis. Through extensive experimentation at parameter scales of 130M, 370M, and scaling up to 3B, we have validated the effectiveness and scalability of LPA. Our results show that LPA model can save up to 12.4% in time while achieving an approximate 5% improvement in test perplexity (ppl) and on downstream tasks compared with the vanilla Transformer.