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AdaZeta：自适应零阶张量列适应方法用于内存高效的大规模语言模型微调
内容提要
本研究提出了一种名为MeZO的零阶优化方法，旨在替代反向传播法进行大规模语言模型的微调，显著降低内存开销。实验结果表明，MeZO能够在单个A100 GPU上训练数十亿参数的模型，其性能与反向传播相当。此外，结合稀疏性和量化技术，MeZO在内存受限环境中表现出色，提升了模型的训练效率和准确性。
关键要点
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本研究提出了一种名为MeZO的零阶优化方法，旨在替代反向传播法进行大规模语言模型的微调。
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MeZO能够在单个A100 GPU上训练数十亿参数的模型，其性能与反向传播相当。
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结合稀疏性和量化技术，MeZO在内存受限环境中表现出色，提升了模型的训练效率和准确性。
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MeZO的模拟摄动随机逼近梯度估计存在震荡和时间开销问题，Z0-AdaMU通过动量改善了收敛性。
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研究表明，使用ZO对LLM进行0.1%敏感参数细调优于全面细调，并提供加速的速度。
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结合4位量化技术，ZO在GPU设备上实现了显著降低的延迟。
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提出的MeZO-SVRG方法在多个任务中表现出卓越的稳定性和收敛性，减少了存储占用。
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通过对角度黑塞矩阵增强零阶优化算法，提高了大型语言模型的微调效果，减少训练步骤并增强准确性。
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研究还提出了FedMeZO方法，将零阶优化与联邦学习结合，以加快收敛速度和减少GPU内存使用。
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DPZero是一种新的差分隐私零阶算法，具有高度实用性，适用于语言模型部署。
延伸问答
MeZO方法的主要优势是什么？
MeZO方法能够在单个A100 GPU上训练数十亿参数的模型，显著降低内存开销，其性能与反向传播法相当。
MeZO如何结合稀疏性和量化技术？
MeZO通过将稀疏性和量化技术整合到零阶优化中，提升了在内存受限环境中的训练效率和准确性。
ZO-AdaMU是如何改善收敛性的？
ZO-AdaMU通过在随机梯度近似中采用动量，解决了MeZO的震荡和时间开销问题，从而改善了收敛性。
MeZO-SVRG方法的表现如何？
MeZO-SVRG方法在多个任务中表现出卓越的稳定性和收敛性，并减少了存储占用。
FedMeZO方法的创新点是什么？
FedMeZO将零阶优化与联邦学习结合，以加快收敛速度并减少GPU内存使用。
DPZero算法的特点是什么？
DPZero是一种新的差分隐私零阶算法，具有高度实用性，适用于语言模型的实际部署。
