BAdam: A Memory Efficient Full Parameter Optimization Method for Large Language Models

📄 arXiv: 2404.02827v3 📥 PDF

作者: Qijun Luo, Hengxu Yu, Xiao Li

分类: cs.LG

发布日期: 2024-04-03 (更新: 2024-11-15)

备注: Accepted for Publication in Conference on Neural Information Processing Systems, 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出BAdam以解决大语言模型全参数优化的内存效率问题

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

关键词: 大语言模型 优化方法 内存效率 块坐标下降 Adam算法 微调技术 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在大语言模型的全参数微调中面临内存效率低下和计算资源浪费的问题。
  2. BAdam结合了块坐标下降和Adam更新规则，旨在提高内存使用效率并加速优化过程。
  3. 实验结果表明，BAdam在内存使用和运行时间上优于LoRA等基线，并在性能上与Adam相当或更优。

📝 摘要（中文）

本文提出了BAdam，一种利用块坐标下降（BCD）框架与Adam更新规则相结合的优化方法。BAdam为大型语言模型的全参数微调提供了一种内存高效的解决方案。我们对BAdam在确定性情况下进行了理论收敛性分析，并在实验中将其应用于Llama 3-8B和Llama 3-70B模型的微调，分别使用单个RTX3090-24GB GPU和4个A100-80GB GPU。结果表明，BAdam在内存使用、运行时间和优化能力方面表现出色。此外，基于MT-bench和数学基准的下游性能评估显示，BAdam超越了现有的内存高效基线，如LoRA，并且在性能上与Adam相当或更优。最后，使用SGD更新规则的消融研究表明BCD在微调LLMs中的适用性。我们的代码可以轻松集成到任何基于PyTorch的代码库中，地址为https://github.com/Ledzy/BAdam。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型全参数微调中的内存效率问题。现有方法如Adam在处理大型模型时，往往需要大量内存和计算资源，导致效率低下。

核心思路：BAdam通过结合块坐标下降（BCD）策略与Adam的更新规则，优化了内存使用和计算效率。BCD允许在每次迭代中仅更新部分参数，从而降低内存占用。

技术框架：BAdam的整体架构包括参数分块、更新规则和收敛性分析三个主要模块。首先，将模型参数分为多个块，然后在每个块上应用Adam更新规则，最后进行理论收敛性分析以确保优化过程的有效性。

关键创新：BAdam的主要创新在于将BCD与Adam结合，形成了一种新的优化策略。这一方法在内存效率和计算速度上显著优于传统的全参数微调方法。

关键设计：在参数设置上，BAdam采用了动态块大小和自适应学习率策略，以适应不同模型的需求。损失函数与Adam相同，但通过BCD的方式进行参数更新，确保了优化过程的稳定性和效率。实验中还对比了SGD的更新规则，验证了BCD的有效性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，BAdam在使用单个RTX3090-24GB GPU和4个A100-80GB GPU微调Llama 3-8B和Llama 3-70B模型时，内存使用和运行时间均显著优于LoRA等现有基线。此外，BAdam在MT-bench和数学基准测试中表现出色，证明其在性能上与Adam相当或更优。

🎯 应用场景

BAdam的研究成果在大语言模型的微调和优化中具有广泛的应用潜力，尤其是在资源受限的环境下。其内存高效的特性使得在单一GPU上进行大规模模型训练成为可能，推动了自然语言处理和生成任务的进步。未来，BAdam可能在更多深度学习任务中得到应用，提升模型训练的效率与效果。

📄 摘要（原文）

This work presents BAdam, an optimization method that leverages the block coordinate descent (BCD) framework with Adam's update rule. BAdam offers a memory efficient approach to the full parameter finetuning of large language models. We conduct a theoretical convergence analysis for BAdam in the deterministic case. Experimentally, we apply BAdam to finetune the Llama 3-8B and Llama 3-70B models using a single RTX3090-24GB GPU and 4 A100-80GB GPUs, respectively. The results confirm BAdam's efficiency in terms of memory usage, running time, and optimization capability. Furthermore, the downstream performance evaluation based on MT-bench and math benchmarks shows that BAdam outperforms existing memory efficient baselines such as LoRA. It also demonstrates that BAdam can achieve comparable or even superior performance compared to Adam. Finally, the ablation study using SGD's update rule illustrates the suitability of BCD for finetuning LLMs. Our code can be easily integrated into any PyTorch-based codebase and is available at https://github.com/Ledzy/BAdam.