限られたハードウェアでの効率的な大規模言語モデル学習の7つのアプローチ

記事の3ポイント

1. 1

   ハードウェア制約下のメモリ不足問題

   7B パラメータモデルでも標準的な FP16/BF16 学習ではオプティマイザ状態や勾配テンソルにより VRAM が不足し、OOM エラーが発生する現状を分析している。

2. 2

   QLoRA と DoRA の技術的仕組み

   ベースモデルの重みを 4 ビット NF4 で量子化し、低ランクアダプテーション行列のみを微調整することで、メモリ使用量を劇的に削減する手法を解説している。

3. 3

   静的・動的メモリの分離とボトルネック特定

   トレーニングの最適化には、重みやオプティマイザ状態といった静的オーバーヘッドと、活性化マップなどの動的オーバーヘッドを区別し、計算バウンドかメモリ帯域バウンドかを特定する必要がある。