复旦邱锡鹏新作：单机微调650亿参数大模型，业内人士：对大模型普及意义重大
本文转载自量子位
单台机器，就能微调全参数羊驼大模型！
这一令开源党狂喜的最新成果，来自复旦邱锡鹏团队。
具体而言，研究人员提出了名为LOMO（低内存优化）的新优化器，并在配备8卡RTX 3090（24GB内存）的单台服务器上，成功微调65B LLaMA。
论文一经发布，就引发了不少讨论——
在GPT-4掀起狂潮之后，人们在惊叹于大语言模型能力的同时，正在越来越多地思考模型控制权的问题。
有业内人士对此感到十分兴奋：
对于大模型普及来说，单机微调LLaMA 65B具有非常重要的意义！ 我曾梦想每个人都至少可以微调Chinchilla（700亿参数，DeepMind出品）这种规模和质量的模型，现在复旦做到了这一点。
单机微调650亿参数大模型
论文的主要贡献LOMO（Low-Memory Optimization）优化器，想要解决的是有限资源条件下，大模型全参数微调的难题。
研究人员指出，在训练大语言模型的过程中，优化器状态占用了大部分内存。比如Adam，就会把中间状态存储下来，而这些状态的大小能达到参数大小的2倍。
因此，复旦团队的优化思路是这样的：
第一步，从算法角度重新思考优化器的功能。由于SGD（随机梯度下降）不存储任何中间状态，因此这是一个很好的替代方案。问题在于，SGD中梯度计算和参数更新是分开执行的，仍可能会导致梯度张量过大，内存使用率高。
于是，研究人员提出了LOMO，将梯度计算和参数更新合二为一，避免存储任何梯度张量，以减少内存占用量。
为了稳定LOMO的混合精度训练，研究人员还采取了以下步骤。
梯度归一化：将梯度应用于模型参数之前，对梯度进行归一化。
损失缩放：在计算梯度之前，用损失函数乘以缩放系数。
在训练期间将某些计算转换为全精度
研究人员分析了使用不同优化器的训练过程中，模型状态和激活的内存使用情况。
可以看到，与AdamW相比，LOMO的内存占用从102.20GB降低到了14.58GB。
吞吐量测试的结果则显示，在配备8块RTX 3090显卡的服务器上，LOMO可以hold得住LLaMA 65B的训练。
研究人员提到，使用这样的服务器配置和LOMO，在1000个样本上进行训练，每个样本包含512个token，训练时间大约为3.6小时。
研究人员还在SuperGLUE基准测试上，比较了LOMO与Zero-shot、LoRA的下游任务性能。
结果显示，在6个数据集和不同大小模型中，LOMO的表现均好于Zero-shot。在大部分实验中，LOMO的表现优于LoRA。
当然啦，尽管在大模型训练中，8块3090并不是高配，但对于普通人来说，还是有点不亲民。
有不少网友就吐槽说：8块3090还能叫资源有限吗？
不过，也有人认为，这仍然是个好消息。
虽然不太可能拥有这样的服务器配置，但租这个配置的机器也不算贵。
另一边，研究人员也坦承了论文的局限性，并表示将进一步降低训练大语言模型的资源门槛。
目前，使用LOMO训练时，大部分内存被参数占用。因此，一个有前景的方向是探索参数量化技术，这可能会大大减少内存使用。
LOMO一作吕凯，是论文通讯作者、复旦大学计算机科学技术学院邱锡鹏教授门下的硕士生。本科同样毕业于复旦大学。
此前，复旦开源的MOSS大模型，正是来自邱锡鹏团队。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2306.09782
项目地址：https://github.com/OpenLMLab/LOMO
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组织单位
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组委会官方文件
竞赛报名
扫描下方二维码进行报名：
或复制下方链接进行报名：
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参赛对象
1、竞赛分为研究生组、本科生组和专科生组三组进行。
2、参赛队由队员（1-3名大学生）和指导教师（最多1名，可以没有）组成，以参赛队为单位进行报名。
3、组别由队伍中队员的最高学历定组。
时间安排
报名时间：
从即日起至2023年8月3日12:00；
比赛时间：
2023年8月3日（周四）18:00至8月6日（周日）20:00
结果公布时间：
预计2023年8月中下旬；
辅导时间：
2023年5月5日至9月5日（报名后即可参与辅导）
大赛奖项
1、全国一等奖：不超过报名队数的10%，荣誉证书；
2、全国二等奖：不超过报名队数的20%，荣誉证书；
3、全国三等奖：不超过报名队数的30%，荣誉证书；
4、优秀奖：若干支，荣誉证书；
以上奖项均可获得国家一级协会官方盖章的获奖证书
5、优秀指导老师
6、优秀组织单位
7、优秀志愿者
大赛福利
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并对每份参赛作品给出50-100字的详细的书面评价，指出论文中的优缺点。帮助各位同学快速提高参赛思维与科技论文写作水平，冲击国赛更高奖项。
2.特邀数学建模比赛优秀指导老师（常年负责美赛、国赛试卷评阅工作），在2023年5月5日至9月5日期间，通过竞赛专属学习群对每位参赛者进行全程数学建模技术指导，一对一进行答疑，任何数学建模相关的问题都可以与辅导老师进行沟通。
3.组委会特邀国赛指导老师开设公开讲座，帮助大家充分理解赛题，提升自己。
大赛交流
参赛群2：665629675
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