Checkpoint Merging via Bayesian Optimization in LLM Pretraining

简介

快速扩散的大型语言模型（LLMs），如GPT-4和Gemini，凸显了它们的训练过程中对资源的强烈需求，由于计算和环境成本的显著增加，这带来了重大挑战。为了缓解这个问题，我们提出了预训练LLM中的检查点合并。该方法利用具有共享训练轨迹的LLM检查点，并根据贝叶斯优化中的广泛搜索空间探索来确定最佳合并权重。通过各种实验，我们证明：（1）我们提出的方法展示了增强预训练的能力，类似于以最小的成本获得实质性收益的机会；（2）尽管需要给定一个保留数据集，我们提出的方法仍然表现出对不同领域的强大泛化能力，这是预训练中的关键方面。
作者讲解

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图表
解决问题

论文旨在解决大型语言模型（LLMs）训练过程中的计算和环境成本问题，提出了一种checkpoint merging的预训练方法
关键思路

该方法利用具有共享训练轨迹的LLM检查点，并通过贝叶斯优化在广泛的搜索空间中寻找最佳合并权重。
其它亮点

实验表明，该方法能够增强预训练，并在不同领域展现出强大的泛化能力。
相关研究

最近的相关研究包括Megatron、GShard等。