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训练大型语言模型的梯度计算的细粒度复杂度
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文证明了在某些参数范围内，大型语言模型的训练可以通过前向计算和后向计算来实现。前向计算可以在几乎线性的时间内完成，但在其他参数范围内，没有真正的次二次时间算法。同时，也展示了计算单层注意力网络损失函数梯度的更难问题上的结果。
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关键要点
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大型语言模型的训练可以通过前向计算和后向计算来实现。
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前向计算被视为注意力函数的评估，后向计算被视为梯度计算。
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在某些参数范围内，前向计算可以在几乎线性的时间内完成。
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在其他参数范围内，除非假设 SETH 是错误的，否则没有真正的次二次时间算法。
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在计算单层注意力网络损失函数梯度的更难问题上，得到了几乎相同的结果。
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本文揭示了 LLM 训练每个步骤的细粒度复杂性。
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